Soulemane Check Mouhammad

Développement / implémentation d'un modèle de classification multi-label basé sur XGBoost et Classifier Chain afin d’anticiper les pièces nécessaires lors des interventions, pour un acteur majeur du secteur de la maintenance. Tâches principales : conception du pipeline complet (préprocessing, vectorisation TF-IDF, binarisation multi-label, entraînement du modèle et suivi des métriques), ajustement des seuils de décision et intégration des règles métiers. Objectifs : améliorer la prédiction des pièces pour maximiser le taux de résolution au premier passage et réduire les interventions multiples. Le modèle a permis une hausse de 15 % des clôtures au premier passage sur un ensemble de 4 000 pièces à prédire.

J’ai contribué à l’optimisation des systèmes de gestion et d’intégration des données pour un grand groupe de télécommunications. Tâches principales : développement de workflows avec Talend afin d’améliorer la collecte, la transformation et l’intégration des données. Objectifs : connecter efficacement diverses sources de données aux environnements cibles tout en garantissant des performances fluides et une fiabilité optimale. Migration de données d’un système OLTP (RDBMS) vers un système OLAP natif En parallèle, je travaille sur un projet de migration de base de données de SQL Server vers ClickHouse, afin de tirer parti de ses performances avancées pour le reporting en temps réel. Tâches principales : assurer l’intégrité des données lors de la migration, automatiser et optimiser le processus, et surveiller les charges de migration pour garantir une exécution fluide et efficace. Objectifs : accélérer les requêtes analytiques sur de gros volumes de données et mettre en place une architecture de base de données adaptée à l’évolution de l’architecture applicative.

En tant que Data Engineer / Data Scientist polyvalent, j’ai eu l’opportunité de travailler sur des projets variés en collaboration étroite avec un CTO et des leads techniques. Tâches principales : conception de tableaux de bord personnalisés, migration et analyse de données, ainsi que mise en œuvre de modèles de machine learning. Objectifs : proposer et adapter des solutions répondant aux besoins spécifiques de différents clients. Ces expériences m’ont permis de développer une expertise approfondie sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée, incluant : • l’ingestion et la préparation des données, • leur exploitation pour l’analyse avancée, • la création de tableaux de bord interactifs, • le développement et le déploiement de modèles prédictifs.