Résumé
Data Engineer & Data Analyst, passionné par l’IA, la data science et la création de solutions data à forte valeur ajoutée. Diplômé d’un Bac+5 en Statistique, je maîtrise la conception de pipelines de données, l’automatisation des flux ETL et le développement de modèles prédictifs déployés en production.
Je travaille sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée :
• Data Engineering : ingestion, transformation, orchestration (Airflow, Spark, Databricks)
• Bases de données : SQL Server, optimisation, migration et structuration
• Data Science & ML : analyses exploratoires, modèles statistiques, déploiement via API
• BI & Visualisation : Power BI, KPIs, dashboards interactifs
Rigoureux, curieux et orienté résultats, j’aime transformer les données en leviers stratégiques pour améliorer la performance, automatiser les processus et soutenir la prise de décision.
Actuellement à la recherche d’opportunités en Data Engineer ou Data Analyst
Expériences professionnelles
Analyste de données
Lallemand Oenology , Blagnac
De Février 2025 à Août 2025
1. Collecte & Intégration des Données:
Conception d’un système automatisé de collecte de données, intégré dans des flux ETL orchestrés avec Apache Airflow, permettant la centralisation en temps réel d’informations issues de multiples sources.
→ Résultat : traçabilité renforcée, suppression des erreurs de saisie et intégration continue dans SQL Server.
2. Migration & Optimisation des Bases de Données:
Migration et structuration de plus de 12 000 fichiers Excel vers SQL Server, avec modélisation des schémas, normalisation des tables et optimisation des index.
→ Résultat : –90 % de temps de requête et fiabilité accrue des analyses.
3. Business Intelligence & Visualisation:
Développement d’un tableau de bord Power BI pour le suivi des indicateurs industriels, offrant une visibilité en temps réel, une détection rapide des dérives et une prise de décision plus réactive.
4. Analyses Statistiques Avancées:
Réalisation d’analyses statistiques (ANOVA, tests t, corrélations) pour identifier les facteurs critiques de performance et valider les hypothèses expérimentales.
5. Machine Learning – Modèles Prédictifs:
Conception d’un modèle de régression (Random Forest) prédisant la durée de fermentation avec 93 % de précision, permettant d’anticiper les cinétiques et de réduire les temps de process.
Développement d’un modèle de classification supervisée pour détecter les fermentations lentes, intégré au workflow décisionnel pour ajuster les paramètres en amont.
6. Déploiement & MLOps:
Déploiement des modèles en production via FastAPI, assurant une intégration fluide, sécurisée et performante dans l’environnement technique.
→ Les équipes métiers accèdent aux prédictions en quelques millisecondes via une interface simple et fiable.
Statisticien
LURMISTA
De Mai 2024 à Août 2024
Statisticien
Institut National de la Statistique du Burundi , Bujumbura
De Mai 2022 à Août 2022
- Manipulation des données issues des enquêtes pour en assurer la qualité et la cohérence;
- Visualisation des tendances et relations à travers des représentations graphiques adaptées;
- Analyse statistique des informations pour en extraire des insights pertinents;
- Développement d'un modèle prédictif pour anticiper les valeurs futures de l'indice des prix à la consommation du Burundi.