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Mohamed E.ME

Mohamed E.

Data Engineer | Expert SQL, Python, AWS, Airflow

520 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mohamed

Data Engineer freelance - SQL | Python | AWS | Airflow | ETL

Vous recherchez un Data Engineer capable de concevoir et automatiser vos pipelines ETL/ELT, avec un vrai souci de qualité, de performance et d'impact métier ?
Je vous accompagne de bout en bout : ingestion, transformation, stockage cloud, orchestration, CI/CD.

Ce que je vous propose :
- Intégration de données multi-sources.
- Conception de pipelines ETL/ELT.
- Orchestration avec Airflow.
- Gestion de Big Data avec Spark sur Databricks (Lakehouse avec Delta Lake).
- Modélisation de données (étoile, flocon).
- Maîtrise du cloud (AWS), CI/CD (GitHub Actions), bonnes pratiques DevOps.

Pourquoi me faire confiance ?
- 3 ans d'expérience sur des projets data complexes.
- Optimisation des pipelines ETL/ELT et des requêtes SQL pour réduire les coûts, les temps de traitement et améliorer les performances.
- Engagé et persévérant, reconnu pour résoudre des problèmes complexes avec pragmatisme et livrer un travail de haute qualité, sans ménager mes efforts pour atteindre les objectifs.
- 2 projets open sources développés en data.
- Capacité à collaborer avec des profils techniques et métiers (recueil de besoins, restitution claire).
- Culture de la documentation, de la qualité de code et de la mise en production maîtrisée.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Allemand

    Capacité professionnelle limitée

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

Expériences

  • Projets Open Sources
    Data Engineer
    GRANDE DISTRIBUTION
    octobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 8 mois)
    Paris, France
    Développement de 2 projets open sources utilisants des technologies modernes :

    Projet 1 : Retail Insights Simulator, Pipeline ETL cloud (Airflow, Python, AWS) :
    Développement d’un pipeline ETL dans un environnement retail pour produire des KPI métiers à partir de données brutes :
    - Orchestration du pipeline avec Airflow hébergé sur une instance AWS EC2 (coûts optimisés).
    - Ingestion et transformation de données (ventes, clients...) et stockage optimisé en Parquet sur Amazon S3.
    - Visualisation interactive des KPI (CA, marge, panier moyen...) via une interface Streamlit hébergée sur une instance AWS EC2.
    - CI/CD avec GitHub Actions (tests unitaires, qualité de code, déploiement automatisé).

    Projet 2 : CarbonCity Insights, API d’analyse carbone de véhicules (FastAPI, PostgreSQL, Redis) :
    Conception d’une API pour consulter et comparer les émissions carbone de véhicules, avec intégration d’une source externe :
    - Développement backend avec FastAPI (authentification JWT, pagination, filtres, comparaison d’émissions).
    - Ingestion des données de l’API Carbon Interface, stockage sur PostgreSQL, cache Redis pour optimisation.
    - Déploiement cloud et automatisation des mises à jour mensuelles via un cron job intégré dans un conteneur Docker.

    Technologies utilisées : Python (Pandas, Streamlit, FastAPI, Plotly), SQL, Airflow, AWS (EC2, S3, Athena, Lambda), Docker, GitHub Actions (CI/CD)
    Python SQL Amazon Web Services Airflow Databricks
  • Sopra Steria
    Data Engineer
    EDITION DE LOGICIELS
    avril 2022 - mai 2024 (2 ans et 1 mois)
    Puteaux, France
    Intervention sur des projets data en lien avec un ERP métier (ULIS) du secteur immobilier.
    - Conception d’un pipeline ETL pour synchroniser les données entre l’ERP et une application mobile destinée à 200+ gardiens d’immeubles :
    ---- Animation d'ateliers métiers pour recueillir les besoins et modéliser les flux.
    ---- Modélisation d'une base de données dédiée à l'application mobile (respect du RGPD).
    ---- Orchestration automatisée du pipeline ETL via Airflow, avec gestion des échecs et notifications.
    ---- Définition et alimentation de KPI pour les directeurs d'agence afin de piloter l'activité.
    - Migration lors de la fusion de 3 bailleurs :
    ---- Animation d’ateliers métiers pour recueillir le besoin du client.
    ---- Extraction des données issues de 3 sources différentes, nettoyage et uniformisation des données.
    ---- Intégration des données dans l’ERP ULIS, avec contrôles de cohérence post-migration.
    - Développement de requêtes SQL complexes (joins, CTE, window functions) pour répondre à des besoins métiers.
    - Accompagnement de consultants juniors : explication de concepts SQL et aide à la résolution de blocages techniques.

    Technologies : Python, SQL avancé, ETL, Linux, Airflow, ERP ULIS
    Python SQL Airflow
  • amazon
    Manager d'équipe logistique
    E-COMMERCE
    janvier 2021 - avril 2022 (1 an et 3 mois)
    Osny, France
    Encadrement d’une équipe de 40 à 100 opérateurs logistiques selon la saisonnalité :
    - Optimisation d'un poste d'étiquetage ayant permis un gain de productivité de +12%.
    - Organisation d’événements interne améliorant la cohésion d’équipe et réduisant le turnover.
    - Réactivité aux imprévus (Ex : Réception imprévue de 4000 colis → report des colis non urgents et réaffectation de l’équipe).
    - Production des rapports hebdomadaires à destination des équipes Amazon basées à Dublin (KPI, incidents).
    Macro VBA Excel

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Formations

  • Master MIAGE
    Université Paris Cité
    2022
    Master MIAGE
  • Licence MIAGE
    Université Paris Cité
    2020
    Licence MIAGE

Certifications

Compétences

Catégories