Soufiane Benamar
Developpeur Python (IA / Data)
Data Engineering
Data Science
Databases
Python
Innovation
36 ans
Lyon (69007) France
Situation professionnelle
En fin de contrat
En recherche active
Présentation
Ingénieur Informatique dont l'intérêt se tourne vers les nouvelles technologies, l'innovation, la l'ingénierie de données et la data science (plus particulièrement le Deep Learning et l'IA en général).
En dehors du domaine Informatique, mes passions sont essentiellement la musique, les jeux vidéos, les arts martiaux, les voyages et l'E-Sport (compétiteur sur SSBU et SF6).
Mon objectif professionnel est de me consacrer intégralement à la data, avec pour finalité de me spécialiser en tant que Data Scientist.
En dehors du domaine Informatique, mes passions sont essentiellement la musique, les jeux vidéos, les arts martiaux, les voyages et l'E-Sport (compétiteur sur SSBU et SF6).
Mon objectif professionnel est de me consacrer intégralement à la data, avec pour finalité de me spécialiser en tant que Data Scientist.
IT Engineer [Consultant Capgemini]
Orange
Janvier 2019
à septembre 2023
CDI
Dijon
France
- Logiciel contrôleur d'études :
- Logiciel (exe) avec UI (QT)
- Pipeline de contrôle de données des phases opérationnelles
- Monitoring des données (cohérence, conformité, règles métier, ...) multi-sources de formats variés (OFFICE, PDF, SHP, DBF, ...)
- Traitement ETL permettant la génération d'un rapport analytique
- Manipulation de données cartographiques géospatiales (SIG : QGIS) avec jointures spatiales, calculs vectoriels, ... (shapes, géométries 3D, plans, ...)
- Migration logiciel -> web (QT -> Django, Excel -> dataviz leaflet, ...)
- Logiciel (exe) avec UI (QT)
- Pipeline ETL d'intégration / migration de fichiers de données géospatiales QGIS vers une BDD PostgreSQL métier, assurant la transformation et le sourcing des données
- Pipeline de synchronisation et d'intégration en batch processing (cron) et en streaming (event driven) pour des données documentaires (SI interne) et terrain (SI externe online et offline) :
- Mise à jour simultanée en temps réel des données selon les règles métier avec des systèmes disparates (internes / externes et connectés / non connectés), avec gestion des conflits
- Monitoring avec alertes e-mail, incluant du logging et reporting, assurant traçabilité et la conformité
- Création des flux API
- Mise à jour simultanée en temps réel des données selon les règles métier avec des systèmes disparates (internes / externes et connectés / non connectés), avec gestion des conflits
- Pipeline de correction massive d'études Enedis
- Outil d'automatisation des processus métiers :
- Automatisation (Selenium) des opérations métiers complexes nécessitant des interactions web par plusieurs étapes et des processus longs.
- Logging via API / triggers BDD de suivi et reprise en cas d'échec
- Automatisation (Selenium) des opérations métiers complexes nécessitant des interactions web par plusieurs étapes et des processus longs.
- Tests de régression et performance (web scraping + algorithme récursif)
- En vrac :
- Redmine (setup+ init + process + intégration API)
- Git master
- Flux BDD + backup / restore + migration de données
- Migration SSO
- POC tests Behave
- Redmine (setup+ init + process + intégration API)
- Environnement général : Python (logiciel, graphique et web), Django, PostgreSQL (dénormalisé), Pandas / Numpy, QGIS