Acerca de Badre
Ingénieur géospatial & Data Engineer
Eau · Énergie · Environnement · Climat
J’aide les entreprises à transformer leurs données géospatiales en outils opérationnels : pipelines automatisés, bases de données spatiales, applications WebGIS, dashboards, simulations, SaaS et indicateurs métiers.
Mon profil combine deux expertises :
une compétence IT solide en développement data/géospatial, et une expertise métier en hydrologie, hydraulique, climat, énergie et environnement.
Je peux intervenir sur toute la chaîne, depuis la donnée brute jusqu’à l’application finale.
Données que je traite
Satellite : Sentinel-1 SAR, Sentinel-2 optique, hyperspectral, land cover, Google Earth Engine
Climat : réanalyses ERA5, variables atmosphériques, séries temporelles climatiques
Terrain : SCADA, capteurs, mesures hydrologiques, données de débit
Métier : Agriculture, eau, énergie, environnement, risques naturels, indicateurs SDG
Ce que je développe:
- Pipelines ETL Python pour automatiser l’ingestion, le nettoyage, la standardisation et l’harmonisation de données multi-sources.
- Bases PostgreSQL/PostGIS optimisées pour des requêtes rapides, fiables et exploitables à grande échelle.
- Applications WebGIS avec MapLibre GL, Leaflet, GeoServer et API FastAPI pour visualiser, filtrer et partager les données.
- Plugins QGIS avec PyQGIS pour automatiser les traitements terrain et rendre les workflows plus simples pour les équipes.
- Simulations hydrauliques et hydrologiques avec HEC-RAS, TELEMAC et outils Python pour modéliser les écoulements, les inondations et les impacts climatiques.
- Dashboards Power BI et indicateurs décisionnels pour suivre les résultats, comparer les scénarios et appuyer la prise de décision.
Stack principale: Python · PostgreSQL/PostGIS · QGIS/PyQGIS · Google Earth Engine · MapLibre GL · Leaflet · GeoServer · FastAPI · Docker · AWS · Power BI · HEC-RAS · TELEMAC · SLURM
Certifié NASA ARSET
Francés
Bilingüe o nativo
Inglés
Bilingüe o nativo
Árabe
Bilingüe o nativo
Kabyle
Bilingüe o nativo
Alemán
Competencia profesional básica
Acepta trabajo presencial
Lyon (hasta 50 km), Paris (hasta 50 km), Grenoble (hasta 50 km), Toulouse (hasta 50 km)
Experiencia
- GeonicaSenior Geospatial Software Engineer | Ingénieur Géospatial | Développeur SIG PythonEDICIÓN DE SOFTWAREnoviembre de 2025 - mayo de 2026 (6 meses)Lyon, FranciaConception et déploiement d'une plateforme géospatiale cloud-native pour collectivités territoriales. Encadrement d'une équipe de 3 développeurs SIG.
- Backend Python (Django) : conception du backend en Django / Django REST Framework — modèles de données géospatiaux, API REST pour l'interrogation spatiale et le service de données, sérialiseurs, migrations et tests (pytest). Logique métier découplée et orientée services.
- Architecture cloud-native & system design : conception d'une architecture scalable séparant ingestion, stockage spatial, traitement et couche applicative ; formats cloud-optimisés (COG, GeoParquet), services OGC conformes (WMS/WFS/WMTS) et catalogage des données pour des accès performants à grande échelle.
- Conteneurisation & déploiement : architecture multi-services orchestrée via Docker Compose (application Django, PostgreSQL/PostGIS, services cartographiques, reverse proxy), avec Dockerfiles multi-stage pour des déploiements reproductibles sur les infrastructures clientes. Pipelines CI/CD (GitHub Actions) pour les tests et la construction d'images.
- Traitement raster & télédétection : pipelines de traitement d'imagerie satellite optique et radar (SAR Sentinel-1), conversion vers COG/GeoParquet via GDAL/Rasterio, et exposition des produits dérivés à travers l'API.
- Données spatiales & ETL : base PostgreSQL/PostGIS (indexation GiST, vues matérialisées) ; pipeline ETL Python pour l'intégration de données hétérogènes avec contrôles qualité, reprojection et chargement automatisé.
Compétences : Python · Django · Django REST Framework · API REST · Docker · Docker Compose · CI/CD · architecture cloud-native · system design · PostgreSQL · PostGIS · COG · GeoParquet · SAR / Sentinel-1 · télédétection · GDAL · Rasterio · OGC (WMS/WFS) · pipeline ETL · SIG · géospatial · gestion d'équipe · Linux - INRAeGeospatial Data Engineer | Plugin QGIS & Pipelines Satellite CopernicusCENTROS DE INVESTIGACIÓNabril de 2025 - octubre de 2025 (6 meses)Lyon, FranceIndustrialisation d'un prototype de recherche en outil de production géospatiale : analyse des risques d'inondation au niveau parcellaire à partir d'imagerie Sentinel-2, déployé auprès de 15+ utilisateurs terrain.
- Pipeline satellite : workflows Dask/xarray sur SLURM pour le traitement de datasets multi-TB (ERA5-Land, Sentinel-2). Pipeline ETL Python complet : ingestion API Copernicus/IGN/Theia → calibration → reprojection → export COG/GeoParquet. Intégration OpenEO pour un accès standardisé aux archives Sentinel.
- Plugin QGIS opérationnel : développement PyQGIS (architecture MVC, multi-thread) automatisant l'analyse spectrale (NDVI, NDWI, NBR) et la classification des dégâts d'inondation avec cartes de probabilité par pixel. Formation et documentation pour 15+ utilisateurs terrain.
- Base de données géospatiale : schéma PostgreSQL/PostGIS partitionné par région, indexation GiST, vues matérialisées — requêtes sub-seconde sur 10M+ entités.
- Package Python : transformation de notebooks en package modulaire (OOP, pytest, Pydantic). QA/QC : validation CRS, topologie, intégrité des bandes. Évaluation géographiquement stratifiée (precision/recall/F1, calibration des probabilités).
Compétences : Python · PyQGIS · QGIS · Dask · xarray · SLURM · Sentinel-2 · GDAL · PostGIS · PostgreSQL · FastAPI · Pydantic · pytest · COG · GeoParquet · scikit-learn · automatisation · pipeline ETL · télédétection · géospatial · Linux · cartographie - Geospatial AI ConsultancyGeoAI Data Engineer | Classification Satellite & Indicateurs SDGMEDIO AMBIENTEdiciembre de 2024 - julio de 2025 (7 meses)Djeddah, Arabia SaudíDéveloppement de chaînes de traitement géospatiaux complètes pour la surveillance environnementale à grande échelle — de l'image brute Sentinel-2 au produit analytique validé en production.
- Classification d'occupation du sol : modèle multi-spectral Sentinel-2 (Random Forest / XGBoost) de A à Z — feature engineering multi-bandes, pipelines de calcul raster Python, livraison de produits COG et vecteurs PostGIS pour l'évaluation environnementale.
- Monitoring de végétation : séries temporelles d'indices spectraux (NDVI/EVI/NBR) avec détection de phénologie (début/fin de saison) et détection d'anomalies multi-temporelles (MAD, IQR, change vector analysis).
- Indicateurs SDG : calcul de SDG 15.3.1 (Land Degradation Neutrality) et SDG 15.4.2 (Mountain Green Cover Index) à partir de Sentinel-2, avec livrables reproductibles et auditables alignés aux standards internationaux.
- Industrialisation Python : orchestration de workflows automatisés avec Dask/xarray, API FastAPI (Pydantic, OpenAPI), supervision Make/Bash sous Linux.
Compétences : Python · Dask · xarray · Sentinel-2 · GDAL · Random Forest · XGBoost · FastAPI · Pydantic · PostGIS · STAC · COG · scikit-learn · GEE · automatisation · pipeline ETL · télédétection · géospatial · Linux · cartographie · SIG
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- Master of Science, Hydraulic & Civil Engineering (HCE)Grenoble INP - ENSE32021- Conçu des pipelines SIG + Python pour calibrer des modèles hydrauliques 1D et produire des cartes décisionnelles prêtes à l’usage. - Accéléré les simulations via ML (Kriging, XGBoost, régression) pour tester plus de scénarios avec moins de coût calcul. - Fiabilisé les résultats avec analyse d’incertitude (Sobol, propagation) pour une décision environnementale robuste. - Livrables orientés métier : risque inondation, gestion eau/territoire, standardisation des workflows géospatiaux.
- Diplôme d’Ingénieur d’État en Hydaulique - Aménagement et Génie hydrauliqueÉcole Nationale Supérieure d’Hydraulique (ENSH)2019- Piloté une étude hydro-agricole complète (bassin versant -> irrigation) avec approche data-driven. - Automatisé les traitements ArcPy/Python pour réduire les délais d’analyse et industrialiser la cartographie. - Produit des diagnostics spatiaux à forte valeur (ETc, besoins en eau, aptitude des sols, scénarios d’aménagement). - Approche transférable aux missions Remote Sensing / ML en agriculture, climat et infrastructures ENR.
Certificados
- Fundamentals of Remote SensingThe NASA Applied Remote Sensing Training (ARSET) Program2026