À propos de Oussama
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- TotalEnergies Digital FactorySenior Data Engineer & AIENERGIEjuillet 2024 - Aujourd'hui (1 an et 11 mois)Paris, FranceConception et développement d’un Data Hub Drill & Well destiné à centraliser et structurer les données de forage afin d’alimenter plusieurs applications métier.Principales réalisations :
- Pilotage technique et coordination des travaux de l’équipe Data Engineering.
- Conception de modèles de données sémantiques couvrant les assets de forage.
- Design de data products en collaboration avec les Product Owners et experts métier.
- Mise en place de pipelines de données temps réel et batch pour l’ingestion, la transformation et la standardisation des données.
- Développement d’un modèle de Machine Learning pour la standardisation automatique des noms de capteurs.
- Développement d’un agent IA permettant d’interroger les données en langage naturel.
- TotalEnergies Digital FactorySenior Data Engineer & MLENERGIEmai 2023 - juillet 2024 (1 an et 2 mois)Paris, FranceConception et mise en œuvre d’une plateforme de données temps réel alimentant l’application d’aide à la décision Ghost Mode pour les opérations de forage.Principales réalisations :
- Conception d’un modèle de données et d’une architecture permettant aux microservices de l’application Ghost Mode d’accéder de manière simple et cohérente aux données opérationnelles de forage.
- Contribution au développement de services backend calculant des indicateurs de performance de forage et des KPI métier.
- Mise en place d’un pipeline de standardisation et d’agrégation de séries temporelles afin de garantir une consommation cohérente des données.
- Membre du jury technique dans le cadre d’un appel d’offres pour l’évaluation de solutions d’IA dédiées à l’optimisation des opérations de forage, avec une expertise en machine learning et en simulation.
- SAFRANSenior ML / Simulation / Data EngineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEfévrier 2022 - mai 2023 (1 an et 3 mois)Conception d’une plateforme IA & simulation basée sur un jumeau numérique industriel pour industrialiser des cas d’usage de maintenance prédictive.Principales réalisations :
- Conception de modèles de données sémantiques décrivant les actifs industriels, les indicateurs de santé et le contexte métier.
- Mise en place de pipelines batch pour l’ingestion et la transformation de séries temporelles alimentant des modèles de pronostic de durée de vie résiduelle (RUL).
- Intégration de modèles de machine learning et orchestration de simulations « what-if » pour évaluer et optimiser les stratégies de maintenance.
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Formations
- Thèse en informatiqueSorbonne université, CNRS2011Analyse de graphes complexes : structure et dynamique des réseaux bipartites, prédiction de liens et systèmes de recommandation basés sur le contenu.
- Master 2UPMC - Telecom Paris (ENST).2008
Certifications
- Professional data engineerGoogle2021
- TensorFlow Developer CertificateTensorFlow2021