Abderrahime BEN DAHMANE

Data Engineer

Salary / Daily rate

Paris, France

Freelance

Can come onsite

Skills

PythonBig DataETLSQL databasesData EngineeringGitGitLabJenkinsData AnalysisDevOpsAWSPrometheusSQL QueriesKubernetes

Languages

French (Native)English

About me

Intro

Ingénieur Data avec plus de 5ans d’expérience dans la conception,l’optimisation et l’industrialisation de pipelines de données à grande échelle. Spécialiste des environnements Big Data (Hadoop, Spark, Kafka), des outils ETL, et des pratiques DevOps (CI/CD, monitoring). Référent Data Engineering dansdescontextes critiques tels que la finance et les télécoms. Motivé à relever des défis complexes et à contribuer à des projets à fort impact.

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Work experience

Data engineer

caisse des depots

Nov 2024 - Present

2 years

Paris, France

Data Engineer

Capgemini

Feb 2022 - Oct 2024

2 years 9 months

36110 Brittany, France

Data Engineer

HAUTS-DE-SEINE HABITAT - OPH

Oct 2020 - Oct 2021

1 year 1 month

92300 Levallois-Perret, France

Data Analyst

EDF

Jul 2020 - Oct 2020

4 months

92000 Nanterre, France


Education

Université de Reims Champagne-Ardenne

Master 2 (M2), Intelligence artificielle

2020 - 2021

1 year

la formation se concentre sur l’intelligence artificielle, les humanités numériques, l’aide à la décision et la fouille de données , la collecte, l’analyse, la gestion et la fusion/corrélation de données, le Big Data et l’apprentissage machine, appliqués par exemple aux villes/transport/agriculture connectés , l’apprentissage profond, la classification, la complexité et les statistiques, appliqués par exemple à la modélisation bio-inspirée et à la cognition située , la programmation, la visualisation et les interactions personnes-machines .

Université de Reims Champagne-Ardenne

Master 1 (M1), Intelligence artificielle

2019 - 2020

1 year

la formation se concentre sur l’intelligence artificielle, les humanités numériques, l’aide à la décision et la fouille de données , la collecte, l’analyse, la gestion et la fusion/corrélation de données, le Big Data et l’apprentissage machine, appliqués par exemple aux villes/transport/agriculture connectés , l’apprentissage profond, la classification, la complexité et les statistiques, appliqués par exemple à la modélisation bio-inspirée et à la cognition située , la programmation, la visualisation et les interactions personnes-machines .

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