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As a data engineer with four years of experience, i work with large-scale data pipelines and cloud platforms to deliver data solutions for various clients. I leverage my skills in data science, machine learning, and Spark to design, develop, and optimize data models, algorithms, and applications that address business problems and generate insights. Some of the projects I've been involved in include building a real-time dashboard for air quality monitoring, implementing a recommender system for an e-commerce platform, and enhancing a natural language processing tool for sentiment analysis.
I have a strong academic background in mathematics, statistics, and data science, with a dual degree in Statistical Engineering and Data Science from Sorbonne University and ISUP, and a specialized Master's degree (Bac +6) in Big Data from the ENSEEIHT School and INSA TOULOUSE School (VALDOM Master). I'm passionate about learning new technologies and techniques in the data field, and I'm always eager to apply them to real-world challenges. I'm also keen on sharing my knowledge and experience with others, and I maintain a website where I showcase some of my data science projects: [URL MASQUÉE].
I'm looking forward to potential collaborations and opportunities to contribute to your projects with my data engineering and data science skills. I'm motivated by creating value and impact with data, and I'm driven by curiosity and innovation. I'm also a team player who enjoys working with diverse and talented people, and I value feedback and communication. Please feel free to contact me if you're interested in my profile. Thank you for your consideration.
Pprestataire chez Airbus, j'ai conceptualisé et perfectionné des API de machine learning avec le framework Django. Après des tests et une validation minutieuse de l'application web, ces API ont été déployées avec succès en production. Intégrées dans une architecture de microservices pour une application web dédiée, elles ont grandement amélioré l'accessibilité et la manipulation des données relatives aux circuits de câblage des avions. Ce déploiement a entraîné des gains d'efficacité considérables, accélérant les processus pour les ingénieurs d'Airbus. Les optimisations apportées au code existant ont renforcé sa stabilité et ses performances, tandis que la documentation élaborée a facilité une utilisation plus efficace de l'application.
En qualité de Data Engineer chez WeatherForce, j'ai élaboré et optimisé des flux de données en temps réel et par lots. J'ai instauré des processus ETL pour préparer les données météorologiques, garantissant ainsi un accès fiable aux données pour les spécialistes en analyse de données. Ces flux facilitent le développement de modèles de machine learning et d'analyses adaptés aux besoins variés des clients de WeatherForce. Ils ont été déployés en production grâce à Kubernetes et Azure, assurant ainsi une scalabilité et une fiabilité accrues. La documentation fournie assure une utilisation fluide de ces flux de données.
En qualité de data scientist au sein de l'équipe transformation IA d’Air France, créée en 2019 à Roissy, j'ai joué un rôle clé dans le développement de modèles de machine learning NLP visant à automatiser l'analyse des accidents du travail chez Air France KLM. L'application résultante, dédiée à l'automatisation de cette analyse, a considérablement accéléré le processus, libérant les équipes de prévention et des ressources humaines du travail manuel fastidieux. Cette automatisation a permis de réduire le temps nécessaire au processus manuel de plusieurs semaines à une fraction du temps, permettant ainsi aux équipes de se concentrer pleinement sur leurs missions essentielles et de mettre en place des stratégies préventives pour réduire les accidents du travail.
Master spécialisé entre ENSEEIHT et INSA toulouse en data engineering et Big Data
Un double diplome entre Sorbonne et ISUP en data science; machine learning, deep learning, mathematiques appliquées ...
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