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Radhwen A.RA

Radhwen A.

Analytics Engineer

550 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Radhwen

Je conçois des pipelines de données end-to-end, transformant la donnée brute en insights actionnables. En m'appuyant sur une architecture Médaillon, je structure les flux via PySpark et Snowflake pour garantir performance et qualité. De l'extraction jusqu'au reporting sur Power BI, mon rôle est de déployer des modèles analytiques fiables, automatisés et évolutifs.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Nice (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • BALT
    Data Engineer
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    avril 2025 - Aujourd'hui (1 an et 2 mois)
    Projet : Migration du Data Warehouse(Oracle vers Snowflake-7TB).

    • Migration des objets Oracle vers Snowflake et adaptation du modèle physique.
    • ConfigurationS3 ( External Stages) pour le transit et gestion IAM.
    • Re-engineering des flux via Knowledge Modules(LKM/IKM) pour performance(Bulk).
    • Mise en place de pipelines d’ingestion automatisés (Snowpipe, COPY).
    • Conception de l’architecture cible Snowflake (databases, schemas, warehouses).
    • Exécutionde"DoubleRuns"ettestsautomatiséspouriso-fonctionnalité.
    Env. Technique: Snowflake, AWS(S3,IAM), ODI, OracleDB, SQL, GitLab.
    Snowflake AWS(S3,IAM) ODI OracleDB Gitlab
  • MOBILIZE
    Data engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    avril 2022 - février 2025 (2 ans et 10 mois)
    Paris, France
    Projet : Mise en place de pipelines ETL/ELT pour les flux de la base commune des risques.

    • Participation aux comités métier pour l’expression des besoins data.
    • Mise en place d’architectures data en médaillon.
    • Automatisation des transferts vers Azure Blob via Control-M.
    • Développement de loaders pour l’intégration des données du kitBCR.
    • •Modernisation des traitements GCARS développés en Python/Pandas.

    • Développement de contrôles de qualité des données.
    • Industrialisation des déploiements via des pipelines CI/CD sous Git.

    Env. Technique: Python, Azure, Oracle DB, Shell, Git, Power BI, Excel/VBA, Control-M.
    Python Microsoft Azure Intégration de données (ETL, ELT et entreposage de données) Management CI/CD
  • CREDIT LOGEMENT
    Data analyst
    BANQUE & ASSURANCES
    janvier 2021 - mars 2022 (1 an et 2 mois)
    Pau, France
    Projet : Suivi de la qualité des données de la plateforme INEO Analytics.

    • Rédaction des spécifications techniques détaillées (STD).
    • Conception et développement des mappings, packages et procéduresODI.
    • Traitement et ingestion de différents formats de fichiers.
    • Maintenance des Knowledge Modules JAVA/PYTHON.
    • Développement de scripts Shell pour les scénarios ODI.
    • Migration du SSRS vers PowerBI.

    Env. Technique: ODI12c, SQLServer2012, SSRS, PowerBI, Excel, Shell
    Microsoft Power BI Script Shell SSRS SQL Server ODI

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Formations

  • M2 Big data
    Université Aix-Marseille
    2019

Certifications

  • PL-300| Power BI Data Analyst
    Microsoft
  • Snowflake| Data Engineering
    Snowflake
    2025

Compétences

Catégories