À propos de Saad
J'ai un Master en Big Data de l'université de Stirling en Ecosse en 2017, et je suis Ingénieur en Business Intelligence de l'EISTI (Ecole International des sciences de Traitement de l'Information) de Cergy en 2008.
J'ai eu l'opportunité de travailler chez différents clients dans plusieurs secteur d'activité, sur des projets Big Data en tant que Data Engineer ou j'ai pu apporter mes connaissances pour faire avancer les projets, et aussi mon savoir être pour travailler au sein des équipes des clients.
Anglais : Courant
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Français
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Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- BIL (Banque Internationale à Luembourg)Date EngineerBANQUE & ASSURANCESjuin 2025 - Aujourd'hui (1 an)Luxembourg, LuxembourgAu sein de Data-Platform de BIL, Data Engineer pour l’intégration des données provenant du Core Banking System (Temenos T24). responsable de plusieurs projets Data :1. Business Data Layers (BDL) – Daily Banking, paiements, Client FeesDéveloppement et maintenance de pipelines de données couvrant les comptes, transactions, paiements et frais.Responsabilités :● Concevoir et industrialiser des pipelines en utilisant les frameworks internes● Mettre en place des job streams TWS et superviser les traitements quotidiens● Maintenir et faire évoluer les produits de données● Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données afin d’assurer leur cohérence2. Projet FCRM (Financial Crime Risk Management) :Pipelines dédiés à la détection de fraude et à la gestion des risques à l’aide de la solution Fiserv.● Développement de pipelines de données pour générer les fichiers requis par Fiserv (transactions, soldes de fin de journée, clients, comptes, relations)● Gestion du déploiement en production, de l’ordonnancement et de l’industrialisation● Mise en place des workflows TWS3. IPR (Instant Payment Reporting) : Reporting réglementaire à la Commission de Surveillance du Secteur Financier (CSSF)● Développement de pipelines pour la collecte, la transformation, l’agrégation des données et la génération XBRL● Gestion du déploiement, de l’ordonnancement et de la documentation4. Projet AML (Anti-Money Laundering):● Amélioration et maintenance des pipelines● Analyse des écarts de données et mise en œuvre des correctifs● Migration de ODI vers DBT Snowflake● Optimisation des traitements grâce à l’exécution parallèle● Génération de fichiers XML conformes aux XSD réglementaires5. Observabilité:● Monitoring et détection d’anomalies● Définition de KPI● Création de tableaux de bord Power BIEnvironnement : Oracle, ODI, SQL, PLSQL, Python, Pandas, DBT, Snowflake, Script Shell, PowerBi, Jira, Gitlab, T24 (Temenos), TWS
- ALD AUTOMOTIVE FRANCEDate EngineerBANQUE & ASSURANCESjanvier 2023 - mai 2025 (2 ans et 4 mois)Rueil-Malmaison, FranceAu sein du départment Remarketing de ALD Automotive, j'ai occupé le poste de responsable du projet Data au sein du Data Squad :- Audit du pipeline existant et proposition de solution d’amélioration, simplification et de réduction du temps d’exécution.- Documentation du pipeline de chargement de données- Responsable du bon fonctionnement du pipeline- Suivi de production- Etude, documentation et validation de l’architecture des différents besoin- Assurer le développement :• Ingestion et historisation des données Brute dans le Datalake• Transformation des données• Alimentation du Datawarehouse• Calcul et alimentation de champs SalesForce• Calcul de nouveaux KPI et modification du modéle tabulaire SSASEnvironnement : Python, Spark (Pyspark), Databricks, Microsoft azure, Storage account azure, keyVault, Azure Data Factory, PowerBi, SQL Server, SSAS, DAX, Azure Devops (azure Pipeline CI/CD, Azure Boards, Azure Repos), Jira, Confluence
- Danone SAData Engineer (Big Data)AGROALIMENTAIREjuin 2020 - décembre 2022 (2 ans et 6 mois)Paris, FranceData Engineer (Big Data)Danone, Ile de FranceAu sein de l’équipe (R&I) Research $ Innovation de Danone, Responsable de plusieurs projets Big Data:1. YWS : est une application permettant de scanner des produits:• Définition de l’architecture du projet• Définition du modéle de données• Mise en place de la traduction via l’API Google• Réalisation et développement du workflow (Ingestion des données brutes de YWS, Traduction et transformation des données, data cleaning, Historisation, Alimentation du DWH et des différents DTM)• Suivi et maintenance du projet• Scheduling et gestion des logs• Utilisation d’API pour enrichir YWS avec les données de plusieurs pays et homogénisation de données.• Gestion des données référentiel2. Data Quality:• En collaboration avec le métier, definition des standards et des régles de contrôle• Réalisation et développement du workflow avec spark• Mise en place d’indicateurs• Scheduling3. CICD:Réalisation d’un projet sample pour CICD et avec Jenkins :• Utilisation de BEHAVE pour les tests BDD• Tests unitaire• Utilisation de SonarCloud pour la qualité de données• Déploiement en Production4. Migration des scripts et des données du cluster on-premise vers la nouvelle plateforme Danone basée sur Microsoft azure.5. Documentation Confluence:6. Suivi du développement réalisé par des stagiairesscript shell, Python, Spark, Pyspark, hadoop, Hdfs, Hive, Impala, Hue, Snowflake, Databricks, Microsoft azure, Azure Data Factory, PowerBi, storage account, KeyVault, Jenkins, Github Action, SonarCloud, Git, Jira, Confluence, Intellij, Data Quality, Behave, Great Expectation
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Formations
- Master en Big DataUniversité de Stirling (Ecosse)2017
- Ingénieur Informatique Option Décisionnel dans les Systèmes d’Information (Business Intelligence)EISTI de Cergy2008