Khalil SAYAH

• Conception et mise en production de pipelines de données analytiques sur architectures cloud (AWS), intégrant des entrepôts de données Snowflake et Amazon Redshift pour des cas d’usage data à forte volumétrie • Développement de workflows de transformation de données avec dbt, incluant versioning, industrialisation et fiabilisation des modèles analytiques. • Mise en œuvre de solutions ELT/ETL orientées performance, avec optimisation des requêtes SQL complexes et modélisation OLAP pour des usages analytiques avancés. • Implémentation et orchestration de pipelines data sur AWS (S3, RDS, Glue) couvrant ingestion, stockage et structuration des flux de données. • Déploiement d’environnements conteneurisés et automatisés via Docker, Kubernetes, et pipelines CI/CD (GitHub, Jenkins) dans une logique de production.

• Acquisition et analyse de données de télémétrie en temps réel issues des systèmes Alfano et AIM afin d’optimiser les performances en compétition. • Utilisation de RaceStudio et ADA PRO pour le suivi des signaux vitaux du kart, l’analyse des secteurs, la comparaison des tours et l’évaluation de l’impact des réglages mécaniques. • Collaboration directe avec les pilotes afin d’optimiser les trajectoires et de soutenir la prise de décision basée sur les données. • Conception et développement d’outils internes, incluant un calculateur de temps au tour à partir de vidéos embarquées, des outils de segmentation et d’analyse de circuits, ainsi qu’un système LLM/RAG orienté télémétrie. • Validation des modèles et outils via des essais en piste dans des conditions réelles de course. • Conception et exploitation d’un kart KZ dédié à la validation expérimentale d’hypothèses basées sur les données.

• Travail sur le builder, rework de la partie génération de graphes en backend, implémentation de différents mécanisme (ex.invitation) • Adopter une approche de programmation fonctionnelle pure avec l’équipe, renforçant mes compétences dans ce paradigme. • Développé un outil (backend et frontend) de tokenomics pour un projet client dans le cadre d'une mission de consultation avec l’équipe ingénieurs.