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Ilyasse AliouiIA

Ilyasse Alioui

Cloud Data Engineer

€450/day
Toulouse, FR
0-2 years

Average response time: 1 hour

About Ilyasse

Diplômé ingénieur ENSEEIHT et certifié Google Cloud Professional Data Engineer, je conçois des pipelines analytiques robustes sur GCP pour des clients grands comptes.
Chez VISEO, j'ai piloté la migration complète d'Azure vers GCP pour un grand groupe du secteur Luxe : conception des pipelines BigQuery, optimisation des coûts générant plusieurs milliers d'euros d'économies annuelles, et remplacement d'un outil externe coûtant plusieurs centaines de milliers d'euros par an par une solution interne développée from scratch.
Je m'intègre rapidement dans les équipes produit (Scrum/Agile), je parle couramment français et anglais, et j'accepte les missions full remote ou sur Toulouse.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Toulouse (up to 50km)

Experience

  • VISEO
    Cloud Data Engineer
    March 2025 - Today (1 year and 3 months)
    Au sein d'une Product Team Agile chez VISEO, j'interviens sur la migration et l'industrialisation de pipelines de données cloud pour un grand groupe du secteur Luxe.
    Migration Azure → GCP : conception et mise en œuvre de pipelines analytiques sous BigQuery, avec tests SQL automatisés et contrôles de cohérence documentés. Optimisation des coûts BigQuery générant plusieurs milliers d'euros d'économies annuelles. Développement from scratch d'une solution interne remplaçant un outil externe coûtant plusieurs centaines de milliers d'euros par an. Monitoring quotidien des workflows sur Azure et GCP avec suivi des indicateurs de fiabilité et de performance.
    Stack : GCP · BigQuery · Cloud Functions · SQL · Azure · Scrum
    Google cloud Python ETL Data Pipeline
  • OCP Maintenance Solutions
    Data Scientist
    June 2024 - September 2024 (3 months)
    Au sein d'OCP (groupe industriel international), j'ai développé un système de détection automatique des données manquantes par Machine Learning. J'ai comparé plusieurs approches — KNN, Random Forest, Autoencoder — puis implémenté des algorithmes d'imputation avancés (imputation multiple, modèles génératifs) qui ont significativement amélioré la qualité des données de production. Stack : Python, pandas, scikit-learn, Jupyter.

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  • Data Engineer
    ENSEEIHT
  • CPGE
    MP

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