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Idir HOUARI

  • Witekio France
  • Data Engineer

Lyon

En résumé

English : Throughout my studies, I have acquired a solid foundation in statistics, optimization, machine learning, and deep learning. My background in sciences of the Ocean, Atmosphere, and Climate provides me with a unique perspective on the impact of data on our environment.
In my recent work as a Data Engineer for Witekio, I gained experience with Google Cloud Platform, which allowed me to work with large-scale data and perform ETL processes in real-time.
I am also proficient in Python, R, Terraform and SQL.

My experience in predicting the measurement errors on autonomous gas micro-sensors for VOCSens allowed me to develop my analytical and problem-solving skills. I learned to work independently while also collaborating with a team of scientists and engineers to provide insights to optimize the sensors' performances.
I am excited to bring my skills to a role where I can continue to work independently while also being part of a team to tackle complex science problems.

Français : Tout au long de mes études, j'ai acquis des bases solides en statistiques, optimisation, Machine Learning et Deep Learning. Ma formation en sciences de l'océan, de l'atmosphère et du climat me donne une perspective unique sur l'impact des données sur notre environnement.
Dans mon récent travail en tant que Data Engineer pour Witekio, j'ai acquis de l'expérience avec le Cloud via Google Cloud Platform, ce qui m'a permis de travailler avec des données à grande échelle et d'effectuer des traitements ETL en temps réel. Je suis également capable de programmer en Python, R, Terraform et SQL.

Mon expérience dans la prédiction des erreurs de mesure sur les microcapteurs de gaz autonomes au sein de VOCSens m'a permis de développer mes compétences analytiques et de résolution de problèmes. J'ai appris à travailler de manière indépendante tout en collaborant avec une équipe de scientifiques et d'ingénieurs afin de fournir des informations permettant d'optimiser les performances des capteurs.
Je suis enthousiaste à l'idée de mettre mes compétences en action sur un poste où je pourrai continuer à travailler de manière indépendante tout en faisant partie d'une équipe chargée de résoudre des problèmes scientifiques complexes.

Entreprises

  • Witekio France - Data Engineer

    Informatique | Lyon (69000) 2021 - 2022 • Mise en place et entretien d’un Data Warehouse sur GCP
    • Mise en place de fonction d’ETL as code
    • Automatisation de tâches, exploitation d’API multiples
    • Mise en place de pipelines d’exécution
    • Travail en mode Agile

  • VOCSens - Programmeur Python

    Technique | Louvain-La-Neuve (Belgique) 2020 - 2020 Programmeur Python pour la calibration de micro-capteurs de gaz autonomes
    • Établissement d'une stratégie de correction
    • Rédaction d'un algorithme de prédiction des erreurs de mesure
    • Production de graphiques clairs et pertinents
    • Rédaction d'un algorithme de correction des erreurs de mesures
    • Correction de bugs
    • Exploitation des librairies Matplotlib - Scipy - Numpy - Pandas
    • Utilisation d’une plateforme de traitement de données en ligne (OpinumDataHub)

  • Institut Lumière Matière - Assitant chercheur

    Autre | Lyon (69000) 2019 - 2019 Assistant chercheur pour l'étude de l'extinction de la lumière par l’aérosol atmosphérique (stage)
    - Alignement d’un laser
    - caractérisation de la propagation d’un laser à faisceau gaussien
    - mesure de l’extinction de la lumière après passage par un flux d’aérosol atmosphérique

Formations

  • SIGMA Clermont

    Clermont-Ferrand (63000) 2021 - 2022 Mastère spécialisé Data Science pour l'ingénierie

    -Méthodes numériques d'analyse et modélisation des données.
    -Outils statistiques permettant de décrire au mieux un jeu de données.
    -Langage Python et algorithmique.
    -Théorie des Bases de Données.
    -Systèmes de gestion liés aux données massives.
    -Principes fondamentaux de l’informatique décisionnelle (BI) et des outils de Data Visualisation.
    -Concepts et outils pour le traitement supervisé et non supervisé de données, classification, régression et mining.
    -Savoir prendre en compte les incertitudes liées à la mesure et à l’échantillonnage des données.
    -Méthodes de recalage de modèles par rapport à des données, de façon déterministe et bayésienne.
    -Bases méthodologiques pour la propagation des incertitudes et l’analyse des tolérances en fabrication de grande série.
    -Principes de la gestion de projet dans un contexte Big Data.
    -Avoir une bonne connaissance des enjeux éthiques soulevés par le Big Data.

  • Université Claude Bernard Lyon 1

    Lyon (69000) 2018 - 2020 Master en sciences de l'Océan, de l'Atmosphère et du Climat

  • Université Claude Bernard Lyon 1

    Lyon (69000) 2015 - 2018 Licence en sciences technologiques de la santé, parcours Ingénierie Physique

Réseau

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