Zie OUATTARA
Cloud Data Engineer | GCP
Salaire / Taux journalier
Paris, France
Freelance, ouvert au CDI
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À propos
Introduction
Ingénieur Cloud Data avec 4+ ans d'expertise GCP (BigQuery, Looker) et certification PSPO®. Architecte de plateformes data-centric, maîtrise du web scraping, streaming et gouvernance des données. Je transforme vos données en insights exploitables avec des solutions cloud évolutives et des tableaux de bord performants.
Expérience de travail
Consultant Cloud Data Engineer
Jems Group
oct. 2021 - janv. 2025
3 ans 4 mois
Vétheuil, France
- Implementation of a data centric platform (Architecture) - Data collection on open sites ( web scrapping, streaming, batch...) - Manipulation of GCP services -Design and develop software and applications -Mastery of Information Systems data -Analyze and represent data -Ensure data quality -Implement data management and governance -Sensistsible to technical monitoring and innovations and updating of the tools used -Mastery of the various databases
Office365/SharePoint Consultant
EQUANS France
janv. 2021 - oct. 2021
10 mois
Paris, France
Avec mon équipe O365 : - Mettre à jour et analyser les données. - Faire le reporting quotidien des migrations pour aide à la prise de décision. - J’encadre 2 salariés en insertion pour le compte de Acces travaillant tous sur les mêmes prestations chez Equans. - J'assistes les utilisateurs dans la migration de leur outils Powers Platform vers le nouveau tenant Equans. - Je traite toutes les évolutions et les retours des applications Power Platform. - J'interviens et je résous tous les problèmes techniques pouvant intervenir après migration d'un outil Power Platform - Je planifie des interviews avec les utilisateurs avant migrations. Objectif : Assurer 6000 migrations / Mois
Data scientist : analyse et traitement d'images
Université Paris-Saclay
mars 2020 - déc. 2020
10 mois
91400 Orsay, France
- Minimisation d’une fonctionnelle de coût grâce à la l’algorithme de descente de gradient. - Utilisation des méthodes de régularisation -Réaliser un état de l’art des derniers développements concernant la méthode AEI ( Adaptative Eigenspace Inversion method ) et répertorier les problèmes ouverts. - Proposer des améliorations de la méthode et les mettre en œuvre numériquement sur des données. - Trouver d’autres domaines d’application possibles pour la méthode et en particulier, faire le lien avec les nombreuses méthodes de régularisation existant en traitement d’images. - Approfondir l’analyse théorique de la méthode.
Data Analyst
UdemyFreelance
janv. 2020 - mars 2020
3 mois
Paris, France
- Data mining avancé avec Tableau - Création d'un tableau de bord avec Power BI - Appliquer le processus ETL sur de grosses bases de données grâce aux outils BI - Etudier et mettre en place les meilleures solutions techniques pour gérer les grands volumes de données
Data Scientist ( Projet universitaire )
INSA Toulouse
oct. 2019 - mars 2020
6 mois
Paris, France
- Détection d'anomalies - Classification
Université Paris Descartes
sept. 2019 - mars 2020
7 mois
Paris et périphérie
Étude de la méthode en ACP pour la correction d’images dégradées.
oct. 2019 - mars 2020
6 mois
Paris et périphérie
– Comprendre le concept de l’ACP. – Appliquer l’algorithme de l’ACP à une séquence d’image dégradée (Méthode de Li et Al). – Améliorer cette méthode pour avoir une image nette. Technologie(s) utilisée(s) : Python (tensorflow).
Étude de stabilité
oct. 2019 - mars 2020
6 mois
Paris, France
Le but de ce projet est de répéter plusieurs fois une méthode de régression candidate et comparer les régressions obtenues. – Recherche d’un jeu de données à grande dimension sur le site www.bioconductor.org – Nettoyer le jeu de données. – Écrire une fonction qui génère un echantillon bootstrap. – Sélection de variables. – Déterminer les gènes qui permettent de prédire si un patient est atteint du cancer ou pas. Résultats : Mon étude m’a permis de mettre en lumière des gènes liés au cancer. Technologie(s) utilisée(s) : R, Bootstrap.
Concours IA INSA Toulouse sur la détection d’anomalie
sept. 2019 - janv. 2020
5 mois
Paris, France
– Charger et visualiser quelques lignes de la dataset. – Analyser la structure de la dataset. – Comparer et sélectionner l’algorithme d’apprentissage non supervisé pour l’adapter. – Définir des critères de validation. Résultats: Premier du concours au niveau de la classe et 21e sur 100. Technologie(s) utilisée(s) : Python(pandas), IsolationForest.
Application de l’algorithme Expectation Maximisation (EM) sur des données non simulées
oct. 2019 - déc. 2019
3 mois
Paris, France
Le but est de savoir si la population peut être décrite par un mélange de deux gaussiennes. – Implémenter l’algorithme EM. – Sélection de modèle en calculant la Log-vraisemblance et la complexité du modèle. – Séparer les données en fonction de leur classe telle qu’estimée par EM (clustering). Technologie(s) utilisée(s) : Python (scikit-learn)
Gérer un problème business de type oui/non avec le model de régression logistique
sept. 2019 - déc. 2019
4 mois
92160 Antony, France
Créer un modèle robuste de segmentation géo-démographique ( par la méthode Backward élimination) qui permettra à une banque de savoir quel segment de client est susceptible de rester ou quitter la banque.
Professeur de mathématiques
Acadomia
oct. 2016 - juil. 2018
1 an 10 mois
Région de Paris, France
Préparer des fiches de cours. Analyser, comprendre et répondre aux besoins de l’élève. Aide aux devoir
Professeur de mathématiques
Collège Iris d'Abidjan
sept. 2013 - juil. 2014
11 mois
Man, Côte d'Ivoire
J'ai dispensé des cours de mathématiques dans ce collège en tant qu'enseignant contractuel. J'intervenais dans les classes niveau 3e et Tle D.
Formation
Université Paris Cité
Master 2 (M2) mathematique application
2019 - 2020
2 ans
Université Paris-Est Créteil
Master
2018 - 2019
2 ans
Université Paris-Saclay
Master
2016 - 2018
1 an 11 mois