Data Engineer · Senior
Data Engineer
Réf. JS-C01143
sqlNoSQLETLJenkins / CI-CD💼 6 ans d'XP
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Ingénieur data spécialisé dans les solutions cloud (GCP), la transformation et la gestion des données (Spark, Talend, SQL, bases de données relationnelles et NoSQL) ainsi que l'automatisation de pipelines à grande échelle. Expérience confirmée en modélisation de données, en gouvernance, en reporting analytique et en intégration continue/déploiement continu (CI/CD). Maîtrise de Dbt pour la transformation de données en entrepôt (data warehouse) et la gestion de la qualité et documentation des modèles analytiques. Utilisation de Terraform pour l'infrastructure as code, permettant la mise en place et la gestion automatisée des ressources cloud (GCP, BigQuery, etc.). Excellentes capacités d'analyse métier et de collaboration au sein d'équipes agiles.
Migration des systèmes de reporting vers Google Cloud Platform (GCP), centralisation des données RH, financières et techniques dans BigQuery. Mise en œuvre de solutions data sur GCP, orchestration de workflows avec Cloud Composer (Airflow), gestion d'infrastructure avec Terraform, traitement de données avec Dataproc (PySpark), optimisation de BigQuery, automatisation avec DBT, architecture de pipeline de données en médaillon (bronze, silver, gold layers).
Extraction, transformation et chargement de données pour créer des vues et tables sous Pgaas. Transformation de données avec Apache Spark (Spark-scala), chargement dans Pgaas, création de vues, optimisation de requêtes SQL, requêtage avec Hive, développement de procédures stockées, collecte et ingestion dans Data Lake (HDFS), planification de jobs Spark Scala avec Airflow.
Projet 1 (Banque Internationale de Tunisie - Prévention du churn) : Mise en place de pipelines de données dans Cloud Composer, utilisation de BigQuery avec partitionnement, développement de traitements batch avec DataProc (Pyspark), optimisation de requêtes SQL, élaboration de rapports et dashboards dans PowerBI. Projet 2 (Risque Crédit) : Extraction, transformation et chargement de données pour créer un DataWarehouse, optimisation des performances des requêtes SQL et jobs Talend, migration des jobs Talend, amélioration des performances, documentation des processus.
Mise en place d'une solution BI pour la DSI de l'établissement d'enseignement supérieur. Conception et modélisation d'un Datawarehouse, collecte des données des anciens étudiants, suivi des réclamations et orientations, utilisation de scripts ML pour prédire les résultats des étudiants, formation en BD/DBA (Oracle, PL/SQL) et Data mining avec Python, conception et gestion de bases de données Oracle.