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Exemple des missions de Majid,
freelance AMAZON résidant dans Paris (75)

• Lead Data Scientist

  IMERYS
  Jan 2022 - Jan 2023

  Un projet complexe de migration et fusion de 80 syst`emes ERP vers AWS RedShift, r´eduisant les coˆuts de maintenance et
  am´eliorant la coh´erence des donn´ees.
  • D´eveloppement d’une pipeline d’ingestion des donn´ees flexible et scalable pour faciliter l’ajout de nouvelles sources de
  donn´ees et am´eliorer la qualit´e des donn´ees (Python, AWS Glue, Apache Airflow).
  • Mise en place de la mod´elisation et normalisation des donn´ees pour faciliter les analyses et optimiser la performance des
  requˆetes (SQL, PostgreSQL, Cassandra).
  • Automatisation du processus d’extraction des donn´ees d’AWS vers les ´equipes m´etier pour r´eduire les d´elais de traitement
  des demandes (Java, Python, AWS Lambda).
  • Mise en place de m´ecanismes de contrˆole de la qualit´e des donn´ees pour r´eduire les erreurs et am´eliorer la prise de d´ecision
  (Python, scikit-learn, R, PyTorch).
  • D´eploiement d’un Enterprise Service Bus (ESB) via Infrastructure as Code (IaC) avec AWS Cloud Development Kit
  (CDK), int´egrant des processus d’int´egration continue et de d´eploiement continu (CI/CD) avec GitLab CI/CD et Jenkins
  pour automatiser le d´eploiement et la gestion des services interm´ediaires, am´eliorant ainsi l’efficacit´e du d´eploiement et la
  coh´erence des environnements.

• Fullstack IA Software Engineer,

  ANTSROUTE
  Jan 2021 - Jan 2022

  • D´eveloppement d’une application web pour l’optimisation des livraisons en utilisant le stack MERN (MongoDB, Express.js,
  React.js, Node.js), Python et Java
  • Conception et mise en œuvre d’algorithmes d’intelligence artificielle pour optimiser les calculs de livraison et am´eliorer
  l’efficacit´e logistique
  • Collaboration avec les ´equipes de d´eveloppement front-end et back-end pour assurer l’int´egration fluide des fonctionnalit´es
  et la qualit´e du code
  • Mise en place de tests unitaires et d’int´egration pour garantir la fiabilit´e et la performance de l’application
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  • Utilisation d’outils de versionnement et de gestion de projet (Git, JIRA) pour faciliter la collaboration et assurer un suivi
  efficace des tˆaches

• CS GROUP Machine learning engineer,

  Jan 2019 - Jan 2021

  ESA
  • Conception et mise en œuvre de solutions pour la collecte, le traitement et le stockage de donn´ees massives dans un
  environnement Big Data (Java, Spark, Kubernetes, HDFS, Hadoop, Linux)
  • Gestion des flux de donn´ees de grande envergure (plusieurs t´eraoctets par jour) et r´esolution des probl`emes de scalabilit´e
  pour assurer un traitement rapide et fiable des donn´ees (Apache Kafka, Python, Docker)
  • Participation `a la supervision du r´eseau et `a l’analyse des performances, ainsi qu’`a la m´etrologie applicative pour identifier
  les am´eliorations potentielles du syst`eme (Elasticsearch, Jupyter, R)
  • Contribution `a la cr´eation d’un mod`ele bas´e sur les m´ecanismes d’attentions et LSTM pour contextualiser l’attaque.
  L’objectif ´etant de minimiser les faux positifs pour minimiser le workload du SOC.
  • Am´elioration des syst`emes d’alarme et de supervision du r´eseau et r´ealisation d’analyses `a froid pour soutenir les d´ecisions
  strat´egiques et optimiser les performances du r´eseau (R, TensorFlow, PyTorch)
  CNES
  • Impl´ementation et maintenance des flux de collecte, structuration de donn´ees, stockage et d´eclenchement de traitements
  analytiques dans un environnement Big Data pour soutenir les activit´es de recherche et d´eveloppement (AWS, HDFS,
  Hadoop, Kafka, Elasticsearch, AWS Redshift, Python, Linux)
  • Gestion de donn´ees tr`es volumineuses (dizaine de t´eraoctets par jour) et maˆ&#305trise des contraintes de scalabilit´e pour assurer
  un traitement rapide et fiable des donn´ees (Java, Scala, Docker, Kubernetes)
  • Supervision et analyse des performances du r´eseau et m´etrologie applicative pour garantir la stabilit´e et la fiabilit´e du
  syst`eme (Elasticsearch, ,Ansible,Jenkins)
  • Travail en environnement agile avec une ´equipe multidisciplinaire pour r´epondre aux besoins du projet et am´eliorer la
  qualit´e du produit final (Git, Tableau)
  • Contribution `a l’am´elioration de l’alarming/supervision du r´eseau et aux analyses `a froid pour optimiser les performances
  du r´eseau et soutenir les d´ecisions strat´egiques (Ansible,Jenkins)
  RATP
  • Cr´eation et gestion d’un pipeline de donn´ees pour faciliter la collecte, le traitement et l’analyse des donn´ees de transport
  en commun, am´eliorant ainsi la planification et l’efficacit´e du r´eseau (Python, Java, SQL, MongoDB, Redis)
  • Collaboration avec les ´equipes techniques de la RATP et de la ville de Paris pour int´egrer les donn´ees et r´epondre aux
  besoins des utilisateurs (Java, R)
  • Evaluation et s´election des technologies et outils pour cr´eer des solutions performantes et ´evolutives (Docker, Hadoop, ´
  HDFS, Cassandra)
  • Mise en place de m´ecanismes de surveillance et d’alerte pour assurer la fiabilit´e et la s´ecurit´e des donn´ees (Elasticsearch,
  Python, Docker)
  • Int´egration des donn´ees de positionnement en temps r´eel pour permettre un suivi pr´ecis et en temps r´eel des v´ehicules de
  transport en commun (Java, Python, SQL)