À propos de Mohamed
Ingénieur Data & Analytics depuis 2017, je combine expertise technique en ingénierie des données, analyse avancée et vision stratégique pour transformer les données en insights actionnables. Travaillant avec Python, SQL, Airflow, AWS, et divers outils de visualisation, j'apporte des solutions pour la conception de pipeline de données et d'outils d'aide à la prise de décision. Passionné par le potentiel des données à façonner l'avenir, je cherche à collaborer sur des projets ambitieux pour débloquer la valeur des données.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 40 km), Lille (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Muséum National d'Histoire NaturelleData EngineerCENTRES DE RECHERCHEjuin 2023 - Aujourd'hui (3 ans)Paris, FranceData Engineering :- Implementation of a data pipeline orchestrated by Airflow, Oracle, SQLAlchemy andPostgreSQL- Developing SQL Queries- Implementing Python Unit Testing
- ReezocarGrowth Data EngineerAUTOMOBILEmai 2023 - décembre 2023 (7 mois)Boulogne-Billancourt, FranceData Engineering & Data Analysis :- Leading workshops to translate business needs into data requirements- Implementation of a Machine Learning pipleline for Speech-to-text (AWS)- Implementation of a data pipleline orchestrated by airflow, datalake S3 (AWS)Growth Hacking- Framework AARRR : Conversion funnel optimization- Suggesting and developping KPIs on Tableau Software and Python
- StormHarvesterData ScientistEDITION DE LOGICIELSoctobre 2021 - avril 2022 (6 mois)Belfast, Royaume-Uni- Designing, developing, implementing, testing, maintaining, supporting, and delivering product features and functionality- Carrying out analysis, and integrating or developing new techniques for implementation and delivery as part of the product offering- Feature engineering, applying varying machine learning models, testing, and validatingthese, for use by customers
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Formations
- Master Big DataCNAM Paris2019- Mathématiques : Statistiques, Probabilité, Algèbre linéaire - Méthodologie de projet: CRISP-DM; Agile(Scrum) et Design Thinking - Base de données: MySQL(PostgreSQL), NoSQL(MongoDB, Cassandra) - Data Analysis: Python(Pandas, Numpy, Matplotlib, NLTK, Scikit-Learn, Keras), R, SQL. - Datavisualisation: D3.JS, Tableau, Power BI, Cartographie, QGIS, Gephy. - RGPD...
Certifications
- Python for Data ScienceData Scientest2023
- SQL for Data ScienceData Scientest2023