Rihab B.

• Ontwierp en implementeerde datapijplijnen voor zowel batch- als streamverwerking, waarbij de gegevensstroom en efficiëntie werden geoptimaliseerd;
• Onderzoeken en implementeren van datapijplijnen met behulp van AWS Glue en PySpark, om schaalbaarheid en robuustheid te garanderen;
• Delta Lake geïntegreerd in de pijplijnen om deltaverwerking mogelijk te maken, waardoor de mogelijkheden voor gegevensbeheer zijn verbeterd;
• Taaksjablonen ontwikkeld met behulp van Jinja om het maken en beheren van gegevensverwerkingstaken te stroomlijnen;
• Het bouwen en automatiseren van datavalidatiepijplijnen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van verwerkte gegevens te garanderen;
• Trino geïmplementeerd en geconfigureerd om efficiënte gegevenstoegang en query's over verschillende bronnen mogelijk te maken;
• Voorbereiding van uitgebreide documentatie voor elke component en tool die is onderzocht, om kennisoverdracht en eenvoudig onderhoud te garanderen;
• Gebruikte tools zoals Python, PySpark, Glue (Jobs, Crawlers, Catalogs), Athena, AWS, MWAA (Airflow), Kubernetes, Trino en Jinja om projectdoelen te bereiken.

Ontwerp en implementatie van een prognoseplatform - Engie (Frans, wereldwijd energiebedrijf)

• Ontwerp en implementatie van een uitgebreid voorspellingsplatform op maat van de wereldwijde energiesector.
• Ontwikkelde datapijplijnen met Python en PySpark, voor efficiënte en schaalbare gegevensverwerking.
• Orkestreerde taakworkflows met behulp van Airflow en Databricks, waarbij taakbeheer en -uitvoering werden geoptimaliseerd.
• Implementeerde datatechnische processen met behulp van Delta Live Tables (DLT) van Databricks voor robuust datamanagement.
• Het bouwen en implementeren van pipelines voor gegevensstroomverwerking met behulp van DLT's, waardoor real-time gegevensverwerking mogelijk werd.
• Ontwikkelde Feature Store API's voor interactie met componenten en creëerde herbruikbare sjablonen om processen te standaardiseren.
• Gebruikte MLflow voor het bouwen, beheren en volgen van experimenten en machine learning-modellen, om rigoureuze experimenten te garanderen.
• De levenscyclus van ML-modellen beheerd met behulp van MLOps-technieken, herbruikbare sjablonen geïmplementeerd voor consistentie en efficiëntie.
• Maak dashboards voor data-analyse en visualisatie, om datagestuurde besluitvorming mogelijk te maken.
• Ontwikkelde API's met behulp van .NET/C# om gegevens te ontsluiten, voor naadloze integratie en toegankelijkheid tussen systemen.
• Gebruikte tools zoals Databricks, PySpark, Python, R, SQL, Glue, Athena, Kubernetes en Airflow om een robuuste en schaalbare oplossing te leveren.

• Leidde projecten gericht op de integratie van Large Language Models (LLM) en AI-technologieën en stimuleerde innovatie binnen de organisatie;
• Assisteerde bij het ontwerpen en implementeren van oplossingen voor gegevensmigratie en zorgde zo voor naadloze overgangen voor verschillende klanten;
• Ontwikkelde integraties en clients voor vectordatabases, waarbij gebruik werd gemaakt van verschillende open-source AI-tools om de mogelijkheden te vergroten;
• Actief communiceren met klanten om vereisten te verzamelen en ervoor te zorgen dat deze overeenkomen met hun specifieke behoeften;
• Gebruikt tools zoals Python, Google Cloud Platform (GCP) en Datastax om robuuste oplossingen te leveren.

Building and supporting promotion planning demo solution

• Developed generic data pipelines to transform raw client data into a format compatible with the data model of the promotion planning demo system;

• Wrote scripts to generate meaningful business data, ensuring alignment with the needs of the application;

• Collaborated with the science team to understand business requirements and determine the necessary data transformations to enhance data utility;

• Designed and implemented a generic PySpark codebase that efficiently transforms data to fit the required data model;

• Utilized tools such as PySpark, JupyterHub, Kubernetes, and Azure Data Lake to execute and support the project.

Implementing and Migrating Data Pipelines, and Supporting Legacy Systems - SumUp (Fintech German Company)

• Designed and implemented data pipelines for both batch and stream processing, optimizing data flow and efficiency;

• Explored and implemented data pipelines using AWS Glue and PySpark, ensuring scalability and robustness;

• Integrated Delta Lake into the pipelines to enable delta processing, enhancing data management capabilities;

• Developed job templating using Jinja to streamline the creation and management of data processing jobs;

• Built and automated data validation pipelines, ensuring the accuracy and reliability of processed data;

• Deployed and configured Trino to facilitate efficient data access and querying across various sources;

• Prepared comprehensive documentation for each component and tool explored, ensuring knowledge transfer and easy maintenance;

• Utilized tools such as Python, PySpark, Glue (Jobs, Crawlers, Catalogs), Athena, AWS, MWAA (Airflow), Kubernetes, Trino, and Jinja to achieve project goals.

Building a Data Curation Platform

• Implemented a platform designed to make building data pipelines generic, easy, scalable, and quick to assemble for any new client;

• Prepared detailed design documents, architectural blueprints, and specifications for the platform;

• Gathered and documented requirements, creating specific epics and tasks, and efficiently distributed work among team members;

• Developed command-line and pipeline functionalities that enable chaining transformations, facilitating the creation of generic data pipelines;

• Supported the management of metadata for various entities defined within the platform;

• Conducted runtime analysis and optimized the performance of different platform functionalities;

• Studied scalability requirements and designed performance improvement strategies to enhance the platform's robustness;

• Built a PySpark interface to facilitate seamless integration with data science workflows.

• Ontwikkelde generieke datapijplijnen om ruwe klantgegevens te transformeren naar een formaat dat compatibel is met het datamodel van het demosysteem voor promotieplanning;
• Schreef scripts om zinvolle bedrijfsgegevens te genereren en zorgde ervoor dat deze in lijn waren met de behoeften van de applicatie;
• Werkte samen met het wetenschappelijke team om de zakelijke vereisten te begrijpen en de nodige gegevenstransformaties te bepalen om de bruikbaarheid van gegevens te verbeteren;
• Ontwerpen en implementeren van een generieke PySpark codebase die gegevens efficiënt transformeert zodat ze passen in het vereiste datamodel;
• Gebruikte tools zoals PySpark, JupyterHub, Kubernetes en Azure Data Lake om het project uit te voeren en te ondersteunen.

• Leidde het team bij het bouwen van datapijplijnen ter ondersteuning van de promotieplanningsoplossing van een retailer;
• Deelgenomen aan vergaderingen met business- en data science-teams om de projectbehoeften te begrijpen en te identificeren;
• Werkte samen met het team om business requirements te vertalen in bruikbare epics en stories;
• Ontwierp en implementeerde de geïdentificeerde zakelijke vereisten en zorgde voor afstemming op de projectdoelen;
• Ontwikkelen en uitvoeren van unit tests om de functionele correctheid van implementaties te garanderen;
• Het maken van een data loader applicatie met behulp van Scala Spark om data te laden van Parquet bestanden naar Cosmos DB/Cassandra API;
• Implementeerde een online voorspellings-API met behulp van Scala, Akka en Docker om real-time promotievoorspellingen mogelijk te maken;
• Managede de implementatie van het project op het Kubernetes-cluster van de klant en zorgde voor een soepele werking en integratie;
• Gebruikte tools zoals Scala, Spark, Azure Databricks, Azure Data Lake en Kubernetes om projectdoelen te bereiken.

Project 1: Building a Speech Recognition Solution

• Developed a speech recognition solution aimed at transforming retailers' questions and commands into actionable tasks executed against a user interface (UI);

• Utilized TensorFlow, Python, AWS, and Node.js to design and implement the solution, ensuring seamless interaction between the speech recognition engine and the UI.

Project 2: Design and Implementation of a Short Life Cycle Forecasting System

• Prepared comprehensive design documents and conducted studies on existing AI solutions, with a focus on voice and speech recognition capabilities;

• Collaborated with the team to prepare and collect relevant data for the project;

• Executed the processes of data augmentation, validation, and transformation to extract essential information for forecasting purposes;

• Contributed to building a user interface and integrated backend functionalities using tools such as TensorFlow, Python, AWS, JavaScript, Node.js, Scala, and Spark.

• Designed and structured the architecture for various components of a retail forecasting project;

• Implemented and deployed key components, ensuring seamless functionality within the overall system;

• Integrated all components, automating the processes and establishing an end-to-end batch process for streamlined operations;

• Optimized the runtime and performance of each component, enhancing the system's overall efficiency;

• Developed forecast comparison templates to facilitate the evaluation of forecast quality, aiding in accurate performance assessments;

• Utilized Logicblox, Python, and Tableau Software to achieve project goals, ensuring high-quality results.