Aissa Djedidi

Migration de l’infrastructure data depuis un environnement on-premise vers une architecture hybride combinant Google Cloud Platform et des systèmes internes, incluant la conception, le développement et l’optimisation de pipelines Big Data afin d’améliorer les performances et la scalabilité des traitements, dans le cadre du programme Canopée.

Chez Orange, le programme Canopée s’inscrit dans la stratégie de modernisation du réseau et d’accélération de la transition vers la fibre optique. Il vise à piloter et optimiser le démantèlement progressif des infrastructures cuivre sur l’ensemble du territoire, en s’appuyant sur des solutions data pour suivre l’avancement des opérations, anticiper les impacts techniques et garantir la continuité de service.

Participation au programme Canopée pour accompagner le décommissionnement des infrastructures cuivre via le développement et l’optimisation de pipelines Big Data sur Google Cloud.

- Développement et optimisation de pipelines data

- Migration cloud et architecture (GCP : BigQuery, Cloud Run, Workflows)

- Traitement de données en SQL et Python

- Environnement Agile (Scrum)

Dans le cadre de l’arrivée de nouveaux cas d’usage (features), j’ai été amené à contribuer au développement et à la supervision de pipelines data complexes sur Microsoft Azure, dans un environnement Azure DevOps.

La SCP (Société du Canal de Provence) est un acteur majeur de la distribution d’eau dans la région Provence, fournissant agriculteurs, industriels et particuliers. Dans le cadre de sa transformation digitale, l’entreprise a équipé ses compteurs d’eau de capteurs IoT, permettant la collecte continue de données de consommation. Ces informations, diffusées en temps réel, permettent aux clients de suivre et d’anticiper leur consommation.

Supervision et développement de pipelines data complexes sur Microsoft Azure dans un environnement Azure DevOps.

- Orchestration des pipelines data (Azure Data Factory)

- Traitement et transformation des données (Databricks, PySpark)

- Optimisation des performances et résolution d’incidents

- CI/CD et gestion de versions (Azure DevOps)

Projet DATA Platform : intervention sur la récupération et le traitement d’un volume important de données issues de sources variées. Le travail s’est concentré sur l’extraction et le mapping des métadonnées.

Artelia, groupe international d’ingénierie et de management de projets, a lancé un programme DATA Platform visant à moderniser la gestion et la valorisation de ses données historiques. L’objectif était de migrer les archives de missions, initialement stockées en local, vers un environnement cloud et de les rendre accessibles aux utilisateurs métiers via une application web de recherche et de consultation.

Dans le cadre de ce programme DATA, le client souhaite reprendre ses archives historiques de missions, les migrer d’un environnement local vers le cloud et les rendre accessibles via une application de recherche web pour les utilisateurs métiers.

- Gestion d’un volume important de données

- Extraction des métadonnées et mapping entre les tables

- Fuzzy matching pour compléter les correspondances

- Analyse descriptive et statistiques

- Visualisations sur Jupyter Notebooks avec Python