À propos de Mehdi
Data Engineer / DataOps certifié Google Cloud, spécialisé dans la conception, l’industrialisation et l’exploitation de pipelines de données batch & streaming sur environnements cloud (GCP, Azure, AWS).
Expert en Python, PySpark, Spark (Scala), dbt et Airflow, avec une forte orientation fiabilité et amélioration continue.
J’interviens de bout en bout, de la compréhension des besoins métiers à la mise en production, jusqu’à l’accompagnement des équipes dans l’adoption et l’optimisation des solutions BI & Analytics, tout en garantissant la performance et la résilience des plateformes data.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- OVHCloudData Engineeravril 2022 - mars 2025 (2 ans et 11 mois)Data Engineering & Industrialization▪ Conception et industrialisation de pipelines data à grande échelle▪ Prise en charge end-to-end des besoins métiers, de la conception jusqu’à la livraison, avec accompagnement des utilisateurs▪ Développement de pipelines batch & streaming (Kafka) en Python, PySpark, Spark (Scala), dbt▪ Développement de recettes et flux de transformation sur Dataiku DSS et intégration dans les pipelines de production▪ Intégration de sources via APIs REST et automatisation des flux d'ingestion▪ Modélisation des données en couches (staging → intermediate → marts) avec dbt, PySpark, Spark (Scala) et exposition via Dremio comme couche sémantique unifiée▪ Mise en place de tests de qualité des données : complétude, unicité, cohérence référentielle▪ CI/CD sur Bitbucket : versioning, revues de code, déploiement automatisé des pipelines▪ Orchestration des workflows via DAGs Airflow : scheduling, gestion des dépendances, monitoring, résilienceData Platform & Automation▪ Optimisation des environnements d'analyse et de transformation (Dremio, Dataiku DSS, Superset, Tableau Server)▪ Structuration des pratiques d'équipe : revues de code, standards de développement, documentation technique▪ Accompagnement des data analysts et des équipes métierData Governance, Migration & Quality▪ Migrations critiques (Data Lake legacy → Silver, SQL Server → PostgreSQL, intégration Kafka)▪ Analyse d'impact, traçabilité et validation de la cohérence des données▪ Contrôles d'accès RBAC, gestion des habilitations (LDAP, FreeIPA, Apache Ranger)▪ Contribution à la traçabilité des données : lignage, auditabilité, cohérence inter-systèmesDataOps & Observability▪ Ownership end-to-end des pipelines en production : monitoring, incidents, amélioration continue▪ Conception de pipelines fault-tolerant : retry, idempotence, dead-letter queues▪ Observabilité et alerting (Airflow, Grafana, Graylog), réduction de la dette opérationnelle
- ExtiaData Engineerjuin 2023 - mars 2025 (1 an et 9 mois)Animation de webinaires internes, diffusion des bonnes pratiques et de la culture Data Création de contenus pédagogiques et supports de formation
- Nova TechnologyData Engineermars 2022 - juin 2023 (1 an et 3 mois)Equipe Stream Data : Diffusion de la culture Data et accompagnement de la croissance de l'équipeProjet BoondKPI : conception d’un Data Warehouse à partir des extractions automatiques du CRM BoondManager (Python, REST API) et création d’un dashboard Power BI pour le suivi des KPIs
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Formations
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- Master 1 InformatiqueUniversité Sorbonne Paris Nord, Institut Galilée2021Master 1 Informatique
Certifications
- GCP Professional Data EngineerGoogle2026