Yassine Sk

-Collecter des données brutes auprès de différentes sources d'API et les aggréger sur AWS S3 . -Participer à l’établissement de la méthodologie d’algorithmes de calcul empreint Carbonne. -Développer et mettre en place des fonctions Lambda. -Créer des tests unitaires pour valider les fonctions Lambda et s'assurer de l'exactitude des résultats métiers. -Assurer le déploiement du code en production en utilisant Azure DevOps. -Réaliser une analyse exploratoire des résultats du calcul et identifier les tendances et les écarts. -Utiliser des techniques de DataViz des données pour présenter les résultats des calculs de manière claire et concise. -Utiliser AWS Athena pour extraire des rapports sur les résultats du calcul et répondre aux demandes du métier. -Collaborer étroitement avec l'équipe métier dans un cadre Agile pour atteindre les objectifs du sprint.

-Travailler en étroite collaboration avec l'équipe métier pour comprendre les exigences et les contraintes du projet. -Collecter et consolider des données provenant de plusieurs sources (API, CSV...etc) pour créer un dataset complet. -Nettoyer et transformer le dataset en utilisant des scripts Python pour automatiser le processus. -Réaliser une analyse exploratoire des données (univariée, bivariée et multivariée). -Enrichir et simplifier le modèle de données grâce au Feature Engineering et Feature Selection (ACP, Filtre & Embedded). -Analyser les séries temporelles afin d'identifier le meilleur filtre à appliquer (Filtre Butterworth, Savitzky–Golay...etc). -Entrainer plusieurs modèles de machine learning pour modiliser la problématique métier. -Optimiser les hyperparamètres des modèles en utilisant des méthodes telles que la cross validation. -Évaluer et séléctionner le meilleur modèle en utilisant des métriques telles que le R2 et le MAE. -Utiliser des techniques de DataViz pour présenter les résultats de manière claire et concise. -Documenter le processus de modélisation, les méthodes utilisées, les résultats obtenus, et les conclusions. -Participer à des présentations orales pour expliquer les résultats aux stakeholders et répondre aux questions.

-Analyser et cadrer le besoin du client à partir des cahiers de charges techniques. -Développer des requêtes SQL pour extraire les données à partir de bases de données. -Prétraiter les données (missing values, outliers...etc) en utilisant Glyphworks et Python. -Effectuer des analyses statistiques (MATLAB et Excel/VBA) sur le dimensionnement et la fiabilité d'organes de véhicules. -Synthétiser les résultats en utilisant des tableaux de bord PowerBI. -Encadrer les nouveaux arrivants pour assurer la qualité et la validité des livrables. -Piloter du développement des outils et plateformes de simulation dédiées au calcul des prestations de performance et consommation sous Matlab/ Simulink, Python. -Réaliser les plans de test et de validation avec pytest.