À propos de Mahdi
- Cloud : GCP, AWS
- Big Data : Cloud Function, Pub/Sub, Cloud Composer, GCS, BigQuery, Dataflow, Cloud Build, Workflow, ECS d'AWS, S3 bucket, ECR, Lambda Function AWS, Apache Spark, Hadoop, HDFS, Hive, Hbase, Apache Kafka, Apache Storm,
- DevOps et IaC : Jenkins, Groovy, Ansible, Terraform, OpenShift, Docker, Nexus, CI/CD pipelines, Bitbucket, GitHub, GitLab
- Langages de programmation : Python, Java, Scala, JavaScript/TypeScript
- Bases de données : SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle Database, MongoDB, Cassandra, Hbase
- Machine Learning / Data Mining : Python , LLM
- Frameworks : J2EE, NexJS, Laravel, NuxtJS, React Native, Tailwind.
- Méthodologies : Agile (Scrum, Kanban), Microservices, XP (TDD, Pair Programming, Code Review)
Arabe
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Notions
Expériences
- BPCE Payments ServicesSenior Cloud Data EngineerBANQUE & ASSURANCESmai 2023 - Aujourd'hui (3 ans)Paris, FranceAu sein de BPCE en tant que Senior Cloud Data Engineer depuis juin 2023, je travaille principalement sur un projet intitulé Data Factory. Mon rôle consiste à concevoir et développer des pipelines de données dans un environnement industrialisé, traitant des volumes massifs de données (plusieurs téraoctets) relatifs aux bases de données clients, principalement sur BigQuery à l'aide de procédures stockées en SQL.Mes principales responsabilités incluent :
- Développement de pipelines : Utilisation de Spark, Scala, et Cloud Composer pour créer et optimiser des flux de données.
- Automatisation des workflows : Mise en place des workflows via Apache Airflow pour automatiser les processus de données.
- Infrastructure cloud : Utilisation de Terraform pour déployer et gérer les ressources sur Google Cloud Platform (GCP), garantissant un environnement scalable et robuste.
- Technologies utilisées : Apache Airflow, Spark, Scala, Python, SQL, GCP (BigQuery, Composer, Cloud Scheduler, Cloud Function, Cloud Build, Pub/Sub), Terraform, Bitbucket.
Ce poste requiert une forte expertise technique et une capacité à collaborer avec différentes équipes pour livrer des solutions data robustes et performantes - L'Oréal SA - L'Oréal FranceCloud Data EngineerMODE & COSMÉTIQUESmai 2022 - mai 2023 (1 an)Clichy, FranceAu sein du Projet Compass avec les équipes Finances. Les rapports financiers de L’Oréal contiennentdes données sur leurs ventes globales, ainsi que des chiffres de ventes détaillés par catégorie de produits, région géographique et canal de vente (par exemple, magasins de détail, ventes en ligne). La mission consiste (enutilisant GCP) à collecter et stocker ces données de vente en batch ou en streaming , nettoyer et transformer ces données et les ingérer dans BigQuery pour les analyser et les mettre en disposition pour les équipes BI.
- LCLData EngineerBANQUE & ASSURANCESavril 2021 - mai 2022 (1 an et 1 mois)Paris, FranceAu sein du Projet DAP en utilisant les données client, transaction et de crédit. Cela implique de collecter, stocker, traiter, sécuriser et modéliser les données pour soutenir l’analyse de données et prise de décision. J’ai travaillé en étroite collaboration avec les équipes d’analyse de données pour s‘assurer que les données sont utilisées de manière efficace pour améliorer les opérations de LCL et fournir des services bancaires de qualité à ses clients.
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Formations
- Master 2 Data ScienceUniversité Claude Bernard Lyon 1-INSA-ECL2018
- Ingénieur d'Etat en InformatiqueEcole Nationale Supérieure d'Informatique ESI ex INI Alger2017Option: Systèmes Informatiques
Certifications
- Google Cloud Certified Professional Data EngineerGoogle2023
- HashiCorp Certified: Terraform Associate (002)HashiCorp2023