Acerca de Souleymane
Francés
Competencia profesional completa
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Competencia profesional básica
Wólof
Bilingüe o nativo
Experiencia
- Banque de DakarData Engineer ConfirméBANCA & SEGUROSabril de 2022 - febrero de 2026 (3 años y 10 meses)Conception et maintien de pipelines PySpark/SQL (ingestion → transformation → tables exploitables) pour usages BI/analytics.• Optimisation des traitements (réduction temps de run, gestion volumétrie) : filtres, partitionnement, tuning Spark.• Data quality : contrôles (complétude, cohérence), jeux de tests automatisés, traçabilité et standardisation des jobs.• Collaboration équipes BI/IT : clarification besoins, adaptation des modèles, livraison itérative.Stack : Python, PySpark, SQL, PostgreSQL/Oracle, Hadoop (HDFS), Docker, Git, CI/CD, pytest
- AxioConseilsData Engineer / ML EngineerAGENCIAS DE SUBCONTRATACIÓNmarzo de 2021 - abril de 2022 (1 año y 1 mes)Paris, FranciaConception et réalisation d'un POC visant à anticiper et prédire les risques de sinistres automobiles
- La mise en place des processus permettant de bien démarrer le projet
- Prétraitement des données et développement de modèles de prédiction de sinistres (LightGBM), atteignant un F1-score de 0.9
- Containerisation avec Docker et déploiement d'API via Streamlit + PostgreSQL
Environnement : Python, Pandas, Scikit-learn, Streamlit, Docker, PostgreSQL,Git, Makefile, pre-commit - eHDI TechnologiesData EngineerAGENCIAS DE SUBCONTRATACIÓNenero de 2020 - febrero de 2021 (1 año y 1 mes)Paris, Francia
- Cartographie des sources de données et des flux pour un énergéticien européen
- Analyse de la qualité des données (complétude, cohérence, doublons) et définition de KPIs de data quality.
- Élaboration d’une feuille de route d’amélioration alignée avec la trajectoire cible data & analytics (architecture, gouvernance).
Environnement : Python , Pandas, PostgreSQL/Oracle, Git
Reseñas
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4
Formación
- Inégnieur Généraliste spécalisé en système d'informations - Parcours Data ScienceIMT- ATLANTIQUE2019Le filière data science forme les futurs ingénieurs de l'IA sur les concepts et techniques indipensables pour bien mener un projet en data. J'avait le choix de 5 formations qui sont: - Machine Learning et Statistiques( Principes et Fondamentaux des algos, Méthode d'optimisation, tests d'hypothéses, etc...) - Business Intelligence (TALEND, TABLEAU) - Data Mining (EDA python, CRISP-DM) - Computer Vision avec Open-CV ( Tracking objects, Etude avané de l'image) - Deep Learning (MLP, Carte de koenan)
Certificados
- Coursera_Certificat_Machine_LearningCoursera2018
- Les Fondamentaux du Big DataFun-Mooc2019