À propos de Mohamed
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- BpifranceTech Lead EngineerSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSnovembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Maisons-Alfort, FranceContexte : Conception d'un cadre unifié pour la production, l'industrialisation et la gouvernance des pipelines de données sur AWS, au service de plusieurs directions métiers (financement, garantie, innovation...)- Maintenir et standardisé un framework ETL générique (Spark / Glue) interfacé avec S3, MongoDB, Kafka, Athena Mise en place des modèles de templating via cookiecutter pour homogéniser les pratiques de développement- Supervision de pipelines métiers (financement, garantie...) pour automatiser les processus de traitement- Participation à la définition de l'architecture data cible et à la stratégie de gouvernance (accès, conformité RGPD)- Optimisation des flux de données pour garantir efficacité, résilience et performance- Rédaction de la documentation d'architecture technique et fonctionnelle- Mise en place des KPIs métiers et gouvernance de la restitution- Mentorat de développeurs juniors et pilotage de la maintenance applicative- Arbitrage build vs buy Suivi de la dette techniqueEnvironnement technique : Python, Spark, Airflow, AWS (S3, Glue, Athena), Qlik Sense, Gitlab, Jenkins, SonarQube, Datadog Outils de pilotage : Jira
- LempireData Engineeroctobre 2022 - septembre 2023 (11 mois)Paris, FranceContexte : Accompagnement d'une scale-up SaaS dans la création de son pôle data interne, incluant structuration d'équipe, choix d'outils et mise en place d'une stratégie data-driven orientée marketing et croissance.- Structuration d'un pôle data interne, encadrement du recrutement et onboarding- Mise en place d'outils BI et pipelines ML pour les besoins business (marketing, growth)- Audit et réingénierie des pratiques data internes avec un focus performance- Conception d'ETL parallèles et automatisation des intégrations- Construction d'un DWH centralisé, spécification technique et gouvernance Nettoyage, dédoublonnage et enrichissement de base prospects (sources externes)- Implémentation des standards de qualité de données (catalogue, validation, suivi) des processus de traitement avec les exigences RGPDEnvironnement technique : Python, MongoDB, PostgreSQL, Docker, Airflow, GCP, DBT, Kafka, Tableau Outils de pilotage : Notion
- Ontex France SASSoftware Data EngineerSANTÉ & BIEN-ÊTREseptembre 2021 - octobre 2022 (1 an et 1 mois)Levallois-Perret, FranceContexte : Modernisation des infrastructures analytiques d'un grand groupe industriel, avec migration de data warehouses, adaptation au cloud et réponse aux besoins croissants des équipes business et supply chain.- Replatforming de deux data warehouses de production Modernisation du code legacy et intégration de nouvelles fonctionnalités- Standardisation des collectes de données et automatisation des expositions métiers- Assistance métier pour la définition des besoins analytiques- Évolution du modèle de données et intégration de sources exogènesEnvironnement technique : Python, PostgreSQL, MySQL, Apache Airflow, Jupyter, Pytest, AWS (RDS, S3, CloudWatch, Step Functions, EventBridge, Batch, ECR, EC2 Image Builder, Lambda), Terraform, Docker, PowerBIOutils de pilotage : Jira
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Formations
- Licence mathématiques et informatiqueUniversité Pierre et Marie Curie (Paris VI)2013
- Architecte en Technologie Numérique422016The 42 program is a 3 to 5 year college-level software engineering or coding program in a professional environment. Its pedagogy is peer-to-peer learning: a participatory operation that allows students to unleash all their creativity through project-based learning. The establishment was founded by Florian Bucher, Xavier Niel, Nicolas Sadirac and Kwame Yamgnane in 2013 when the digital industry is in dire need of IT developers in France. To train the best talents of tomorrow in large numbers, the school provides the best infrastructure in a unique and modern location.