À propos de Abdallah
🚀 On my journey across the universe of data and AI lifecycle, I worked with large national and international companies performing, supervising and making compliant every step of the data workflow.
📊 From Data Analysis to Data Ops and Computer Vision, I get creative with data from end to end.
👨💼 Currently leading an exciting adventure at Decathlon as backbone of data-processing, protector of data quality, juggler of complex datasets, and guardian of high-value data, to place sport at the heart of everyone's life.
👨💻 I help solve technical challenges using various Data engineering and machine learning technologies, concepts, and methods. I also embark on several treks to the exotic land of the functional world, managing and training data warriors.
🐍 Python and Scala are my mother-tongues and I made use of Talend's compiling time to make tiramisu.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- RealiftHead of MLE-COMMERCEfévrier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 4 mois)Atlanta, États-Unis
- Décathlon - SELead Data EngineerSPORTjanvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)Paris, France
- Décathlon - SEBig Data EngineerSPORTavril 2021 - janvier 2022 (9 mois)Paris, FranceAu sein de l'équipe Know Your Customer de la filiale de la BU Data de Decathlon, mon rôle était de construire et maintenir des ETL de génération de KPI pour des modèles Machine Learning avancés pour le projet Online Boost.Le projet Online Boost est une initiative visant à dynamiser le E-Commerce de Decathlon. En collaboration avec McKinsey, nous avons créé des tableaux de bord de veille économique et des algorithmes de moteur de recommandation de pointe basés sur les indicateurs développé dans les pipelines qui agrègent et extraient les données des clients avec des analyses avancées.- Recueil des besoins fonctionnels et techniques sur le projet Online Boost.- Audit de l'état de ce qui a été fait établissant un rapport d’étonnement.- Mise en place de l'environnement Big Data adéquat pour chaque cas d’usage (Architecture & CICD).- Planification et chiffrage de la feuille de route de développement du pipeline de données.- Développement d’ETL.- Coordination avec un Product Manager en appliquant la méthode de développement piloté par les tests.- Respect de la méthode agile (User Story, Backlog, Sprint, Scrum, Recipe, Retrospective)- Implémentation d'une bibliothèque de pointe pour analyser la requête SQL dans Data Lineage Graph.- Détection du comportement client, i.e. saisonnalité d'achat, tendance moyenne du volume d'achat, comportements particuliers…- CICD en respectant toutes les étapes d’une bonne mise en production.
Avis
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- Diplôme d'ingénieur en Modélisation mathématique et science des donnéesInstitut Supérieur d'Informatique, de Modélisation et de leurs Applications2018L’informatique a été abordée comme un outil de calcul, de modélisation et de traitement de grandes masses de données. Les méthodes étudiées s’appuient sur les mathématiques appliquées, l’analyse de données, le calcul parallèle et la recherche opérationnelle. Les applications traitées concernent entre autres la data science à savoir (Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision), la mécanique, la physique et la finance.
Certifications
- Applied Data Science with PythonCoursera2019
- Introduction to MongoDBCoursera2020