À propos de Ranya
Ingénieur Data expérimenté, je maîtrise des technologies variées telles que Databricks, Hortonworks, Ansible, Jenkins, Terraform et PySpark. Mon rôle consiste à concevoir des solutions efficaces pour l’intégration et l’analyse des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Cormeilles-en-Parisis (jusqu’à 20 km)
Expériences
- Engie - DSI France RetailData EngineerENERGIEjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)
- Migration de la plateforme Data de Cloudera vers Databricks
- Supervision et administration d'une plateforme de données centralisée sur Databricks
- Automatisation et intégration de données
- Optimisation des traitements existants
- Évolution du modèle de données
- Suivi et monitoring de la plateforme
- Déploiement d’un chatbot sur Databricks
- IdexDevOps/Data EngineerENERGIEseptembre 2022 - septembre 2023 (1 an et 1 mois)
- Supervision et maintenance d'une plateforme de données hébergée sur Azure, assurant la haute disponibilité et la sécurité des données.
- Orchestration de l'ingestion de données : gestion de pipelines complexes avec Azure Data Factory pour automatiser l'ingestion de données provenant de sources variées (bases de données, fichiers, API, etc.) vers la Data Platform.
- Publication et mise à disposition des données : Développement de pipelines supplémentaires dans Azure Data Factory pour rendre les données disponibles dans des formats et sources divers, en respectant les exigences des différentes parties prenantes.
- Mise en production via CI/CD : Utilisation d'une chaîne CI/CD basée sur Azure DevOps pour automatiser le déploiement de nouveaux cas d'utilisation en production, garantissant ainsi la rapidité et la fiabilité des mises à jour.
- Étude et migration vers Azure Synapse : Réalisation d'une étude de faisabilité pour migrer les pipelines de traitement de données d'Azure Data Factory vers Azure Synapse, incluant l'analyse des coûts, des performances, et des implications techniques.
- Automatisation du déploiement Synapse : Conception et implémentation de processus CI/CD avec Azure DevOps pour automatiser le déploiement d'un workspace Synapse dans plusieurs environnements (dev, test, prod).
- Société GénéraleDevOps | Big Data Engineerdécembre 2019 - août 2022 (2 ans et 8 mois)Environnement Technique: Spark, HDFS, Oozie, Jupyterhub, Rstudio, Dataiku, Shiny, MLflow, dataiku, docker, kubernetes, dataiku, Git, jenkins, Nexus
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