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Jahd JabreJJ

Jahd Jabre

Tech Lead Data Engineer | Expert Microsoft Fabric

700 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jahd

Tech Lead Data Engineer avec 5 ans d'expérience sur des plateformes
data à fort enjeu (grands comptes retail, luxe, automobile, industrie).
Spécialisé sur Microsoft Fabric depuis ses débuts : Eventhouse, KQL,
Lakehouse, Data Factory, Warehouse, OneLake.

🎯 Ce que je fais concrètement :
- Conception et industrialisation de frameworks d'ingestion batch
et streaming (PySpark, KQL, Real-Time Intelligence)
- Architecture Médaillon, Lakehouse / Warehouse, modèles
réutilisables multi-clients
- Mise en place CI/CD complète (Azure DevOps, Terraform, GitLab)
- Tech leadership : standards, revues d'architecture, bonnes
pratiques Fabric, montée en compétences des équipes
- Migration on-premise → Fabric / Azure / GCP

🏆 Quelques réalisations :
- Framework d'ingestion RTI streaming end-to-end livré en moins
de 4 mois pour un leader européen de la distribution B2B
- Backbone batch PySpark déployé à l'échelle mondiale chez un
acteur du luxe (Lakehouse + Medallion, multi-entités)
- Plateforme Cloud Data Fabric pour la modernisation de l'écosystème
on-premise d'un grand industriel
- Plateforme Connected Car GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub)
pour un constructeur automobile

🛠 Stack maîtrisée :
Microsoft Fabric (Eventhouse, KQL DB, Update Policies, Data Factory,
Warehouse, Lakehouse, Notebooks, Direct Lake), PySpark, Python, SQL,
KQL / Kusto, Databricks, Azure, GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub),
Terraform, Azure DevOps, Docker.

📜 Certifié : DP-203 Azure Data Engineer, Fabric Data Engineer (DP-700),
Databricks Professional, GCP Professional Data Engineer.

Disponible pour des missions : audit / POC Fabric, mise en place de
frameworks d'ingestion, architecture & cadrage, expertise streaming
temps réel (KQL / Eventhouse), formation / mentoring d'équipes data.

Anglais courant (TOEIC 900). Basé à Paris, ouvert au remote et hybride.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Chanel
    Tech Lead Data Engineer
    octobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)
    Tech lead sur l'évolution de la Data Platform Chanel, couvrant les
    workloads batch et temps réel sur Microsoft Fabric.

    - Leadership technique sur l'ingestion, le DevOps, les composants
    Fabric et le streaming temps réel (Eventhouse, KQL Databases,
    Update Policies)
    - Développement de pipelines d'ingestion batch et RTI
    - Conception de frameworks réutilisables (batch + streaming)
    - Ownership DevOps : CI/CD, automatisation, observabilité, fiabilité
    de la plateforme
    - Accompagnement transverse des équipes sur l'architecture, les
    patterns d'ingestion et les bonnes pratiques Fabric

    Stack : Microsoft Fabric, Eventhouse, KQL, PySpark, Azure DevOps,
    Terraform, Python, SQL
    Microsoft Fabric Python KQL RTI
  • SAINT-GOBAIN
    Lead Data Engineer
    INGÉNIERIE MÉCANIQUE
    juin 2025 - octobre 2025 (4 mois)
    Paris, France
    Modernisation de l'écosystème data on-premise via la construction
    d'une Cloud Data Platform sur Microsoft Fabric.

    - Architecture et développement du framework SQL analytics et du
    framework d'ingestion Fabric
    - Automatisation de pipelines dynamiques et de patterns d'ingestion
    Warehouse / Lakehouse
    - Développement, tests, monitoring et maintenance end-to-end des flux
    - Standardisation des patterns Fabric, de l'architecture Medallion
    et des composants réutilisables
    - Co-rédaction du blueprint d'architecture avec le Data Architect

    Stack : Microsoft Fabric, Data Factory, Warehouse, Lakehouse, SQL,
    PySpark, Medallion Architecture, Azure DevOps
    Microsoft Fabric SQL Data Warehouse Lakehouse
  • CHANEL
    Lead Data Engineer Fabric / DevOps
    LUXE
    mars 2023 - septembre 2024 (1 an et 6 mois)
    Paris, France
    Construction du backbone d'ingestion batch centralisé de la Data
    Platform globale Chanel.

    - Ownership end-to-end du framework d'ingestion PySpark dynamique :
    ingestion automatisée, Lakehouse, architecture Medallion à
    l'échelle de toutes les entités business
    - Développement et maintenance des pipelines ETL Microsoft Fabric
    (PySpark, SQL, Notebooks)
    - Co-design de l'architecture avec le Data Architect (modèles de
    données, standards plateforme)
    - Mise en place CI/CD complète avec Azure DevOps + Terraform
    - Développement des flux d'intégration Purview (Azure Functions,
    .NET Function App)

    Stack : Microsoft Fabric, PySpark, Lakehouse, Medallion, Azure
    DevOps, Terraform, Purview, Azure Functions, .NET
    Data Engineering Microsoft Azure Data architecture Microsoft Fabric Python

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Formations

  • Master of Data Science
    HETIC
    2021
    Master Big Data et IA, Data
  • Année préparatoire, web
    HETIC
    2019
    Année préparatoire, web

Certifications

Compétences

Catégories