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Mamoudou NdongoMN

Mamoudou Ndongo

Data Engineer

350 €/jour
Lyon, FR
0-2 ans
Data Engineering
Python
SQL
Apache Airflow
Data Warehouse

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mamoudou

🔹 Data Engineer spécialisé en pipelines de données (ETL/ELT)

Je conçois et développe des pipelines data fiables et scalables, du traitement des données brutes jusqu’à leur exploitation analytique.

✔ Mise en place de pipelines ETL/ELT (Python, SQL)
✔ Ingestion de données batch et temps réel (Kafka)
✔ Modélisation Data Warehouse (schéma en étoile avec dbt)
✔ Orchestration de workflows (Airflow)
✔ Optimisation de performances SQL

📊 Exemple de projet :
Pipeline e-commerce complet (100k+ commandes) avec ingestion temps réel, validation des données et modélisation analytique.

🛠 Stack : Python | SQL | Kafka | PostgreSQL | dbt | Airflow | Docker

Disponible immédiatement – Télétravail ou présentiel
E-commerce
Services numériques et IT

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 50 km), Metz (jusqu’à 10 km), Paris (jusqu’à 10 km), Strasbourg (jusqu’à 10 km)

Expériences

  • APRIL COMPUTER ORIGIN
    Data Engineer Intern
    HIGH TECH
    février 2025 - juin 2025 (4 mois)
    Lyon, France
    Conception et développement d'un pipeline de données end-to-end
    pour le traitement et l'analyse de données e-commerce (dataset Olist —
    99 441 commandes, 99 441 clients, 32 951 produits).

    Missions :
    • Ingestion temps réel avec Kafka (producer/consumer Python, 3 topics)
    • Stockage et transformation dans PostgreSQL (schémas staging + dwh)
    • Validation qualité avec Great Expectations (12 règles, 0 anomalie)
    • Modélisation en étoile avec dbt (6 modèles, 10 tests, 100% PASS)
    • Requêtes analytiques SQL avancées (CTEs, window functions, percentiles)
    • Orchestration automatique avec Airflow (DAG 7 tâches)
    • Conteneurisation complète avec Docker Compose (5 services)

    Technologies : Python | Kafka | PostgreSQL | dbt | Airflow |
    Docker | SQL | Great Expectations

    🔗 Projet disponible sur GitHub :
    Python Apache Kafka PostgreSQL DBT Airflow
  • Projet personnel
    👉 Data Engineer – Pipeline ETL & Data Warehouse (etl-pipeline-data-warehouse)
    mars 2026 - avril 2026 (1 mois)
    Lyon, France
    Conception et développement d’un pipeline ETL de bout en bout pour alimenter un Data Warehouse PostgreSQL à partir de données e-commerce (Kaggle).

    Responsabilités :

    • Orchestration des workflows avec Apache Airflow
    • Transformation des données avec dbt (modélisation en Star Schema)
    • Développement de pipelines ETL batch (Python, SQL)
    • Optimisation des performances SQL

    Résultats :

    • Pipeline automatisé et scalable
    • Réduction de 40% du temps de requêtes
    • Données structurées pour analyse BI

    Compétences :
    Python • SQL • PostgreSQL • Airflow • dbt • Docker • ETL • Data Warehouse • Data Modeling


    🔗 Projet disponible sur GitHub :
    Python SQL PostgreSQL Airflow Data Warehouse
  • Projet personnel
    👉 Data Engineer / ML – Système de recommandation temps réel (SalesBoost)
    janvier 2025 - avril 2025 (3 mois)
    Lyon, France
    Développement d’un système de recommandation e-commerce en temps réel basé sur une architecture Big Data complète.

    Responsabilités :

    - Collecte des événements utilisateurs via Apache Kafka
    - Traitement des flux en temps réel avec Spark Streaming
    - Calcul de scores dynamiques pour la recommandation
    - Développement d’une API REST avec FastAPI
    - Stockage des résultats dans Redis et MongoDB
    - Mise en place d’une interface utilisateur avec React
    - Simulation d’activité utilisateur pour tester la scalabilité

    Résultats :

    - 50 000 produits traités
    - Latence < 100 ms
    - Pipeline temps réel performant et scalable

    Compétences :
    Kafka • Spark Streaming • FastAPI • Redis • MongoDB • Docker • React • Data Engineering • Real-Time Processing


    🔗Projet disponible sur GitHub :
    Kafka Spark Streaming MongoDB Docker Data Engineer
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  • Master Développement, Big Data & Intelligence Artificielle
    IPSSI
    2025
    🎓 Formation en Data Engineering, Big Data & Intelligence Artificielle Formation spécialisée avec une approche orientée projets et mise en production de pipelines data. 🔹 Compétences développées : ✔ Big Data : Hadoop, Spark (PySpark), Kafka (streaming temps réel) ✔ Data Engineering : Python, SQL, ETL/ELT, pipelines de données, Airflow, dbt ✔ Data Architecture : Data Lake, Data Warehouse (schéma en étoile) ✔ Cloud : AWS (S3, EMR, Glue) ✔ Machine Learning : TensorFlow, PyTorch ✔ DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD
  • Licence en Sciences des Données et Développement Informatique
    ESTEM
    2023
    🎓 Licence en Sciences des Données & Développement Informatique Formation axée sur les fondamentaux de la data science et du développement logiciel. 🔹 Compétences développées : ✔ Programmation : Python, Java ✔ Bases de données : SQL ✔ Statistiques & analyse de données ✔ Algorithmes & structures de données
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