Amar Sebaa

• - Conception et maintenance de pipelines de données analytiques pour les données clients, contrats et produits bancaires

• - Exploitation et modélisation des données via BigQuery et dbt

• - Industrialisation des traitements de données avec Kubernetes et Helm charts

• - Versioning, CI/CD et collaboration via GitLab

• - Contribution à la fiabilité, la qualité et la gouvernance des données analytiques

Rôle :

• - Création de pipelines de données en batch pour acheminer les données sources (via APIs, dépôts s3, topics dataflow) )vers la zone Raw du Lakehouse France TV via Pyspark/Dataproc.

• - Mise en place de jobs de nettoyages et de transformations depuis la zone RAw vers la zone Clean via Pyspark/Dataproc

• - Monitoring des traitements et contrôle de la qualité de la donnée via Looker Studio

• - Gestion des droits d'accès IAM sur Terraform

• - Mise à disposition de la donnée sur Bigquery/Big Lake

• - Mise en conformité RGPD (processus de droit à l'oubli)

• - Participer à la mise en place de l'architecture Data Mesh.

• - Assurer le bon fonctionnement quotidien des jobs et orchestration via Airflow Composer

• - Participer à la migration vers Databricks

Rôle :

• - Participer à l'ingestion de l'ensemble des données publicitaires du groupe 6 depuis leurs partenaires vers le datalake aws.

• - Réaliser des jobs aws glue avec pyspark/ python lambda/ EMR pour ingestion depuis plusieurs types de sources : s3, airship, sftp…

• - mise en place de bonnes pratiques data mech.

• - assurer le bon fonctionnement quotidien des jobs et orchestration via airflo