Marouane EL MASBAHI

Participation au projet Canopée, dont l’objectif est de mettre en place le socle de données pour le programme de décommissionnement du réseau cuivre d’Orange. ▸Développement et adaptation de Cloud Functions Python pour automatiser les traitements métier, dont l’extraction de données depuis BigQuery et la génération de fichiers CSV alimentant QGIS. ▸Développement d’APIs publiées sur les services Orange permettant aux équipes métier d’extraire leurs données via une IHM dédiée. ▸Traitement de données confidentielles hébergées sur MariaDB on-premise, avec sécurisation des accès et prise en compte des exigences de conformité. ▸Contribution à la migration de la solution existante vers GCP : analyse des sources et des flux d’alimentation, adaptation des traitements et accompagnement de la transition. ▸Extraction et partage de données avec les équipes métier via des buckets GCP ou S3 selon le segment client, avec contrôle des accès pour les données confidentielles. ▸Conteneurisation des API et des traitements avec Docker pour faciliter leur déploiement. ▸Contribution à la démarche FinOps : suivi des consommations cloud et recherche de maîtrise des coûts liés aux traitements et ressources utilisés. ▸Mise en place d’une chaîne CI/CD et déploiement de l’infrastructure via Terraform pour des mises en production fiables et reproductibles. ▸Utilisation de Cloud Scheduler pour planifier l’exécution des Cloud Functions selon les besoins métier. ▸Orchestration des pipelines avec Airflow, gestion des droits IAM, tests unitaires PyTest et développement de dashboards Looker pour le suivi métier. Environnement technique : GCP · BigQuery · Scheduler · Airflow · Terraform · IAM · Python/SQL · FastAPI · Docker · GCS · FinOps · GitLab CI/CD

Développement d’un portail de plusieurs dashboards de suivi de la construction des avions Airbus • Animation des ateliers avec le client pour la collecte des besoins et la validation. • Définition de l’architecture de data-management. • Conception et déploiement de pipelines de gestion des données (ingestion, traitement, contrôle de la qualité). • Proposition de nouveaux KPI. • Suivi de la méthodologie Agile. Environnement technique : Palantir Foundry (Build Schedules, Code Repository...), Python, PySpark, JavaScript, ElasticSearch, PostgreSQL, GIT, JIRA

Récupérer et analyser les data warehouse. Gestion des bases de données. Réaliser un algorithme qui permet la détection de la personnalité du personne. Réaliser des algorithmes de reconnaissance faciale, textuelle et vocale des 7 émotions. Outils: Anaconda, Spyder, Python,MySQL Workbench

Participer à la définition et la planification des tournées, avec les logiciels de l’entreprise (environnement macros excel), tournées qui seront ensuite réalisées par les véhicules de l’entreprise: -Participation à la définition des tournées en accord avec la règlementation des transports : Répartition de l’activité journalière sur différentes tournées géographiques. Arbitrage entre réalisation propre et sous-traitance. Définition du parcours précis qui sera réalisé par chaque conducteur avec son véhicule Optimisation des tournées et calcul des horaires de passage aux différents points de chargement et de livraison. - Participation à l’élaboration des ordres de missions et leur envoi aux conducteurs - Participation à la gestion temps réel des activités de transport. - Proposition d’améliorations dans les procédures de l’entreprise : recherche d’un algorithme d’optimisation des tournées qui comprennent plusieurs couples de points de chargement/déchargement

Modélisation des Warehouse et Datamarts/ Mise en place des reportings/ Mise en place des mappings ETL/ Historisations de données, Alimentation des data Warehouse et Datamarts. Outils: WampServer, Talend, MYSQL, Oracle XE

Analyser une base de donnée en utilisant IBM SPSS Modeler pour savoir les catégories des gens inscrivent au CNSS.