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Sandid FaresSF

Sandid Fares

data engineer

650 €/jour
Paris, FR
3-7 ans
Spark
Azure
Hadoop
SQL
Scala

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sandid

Bonjour,

Ingénieur Data Senior avec plus de 6 ans d'expérience en Big Data et Cloud. Expert en Spark, Scala,Pyspark et solutions CI/CD. Spécialisé dans l'optimisation des pipelines de données, la modélisation Vault et l'accompagnement des équipes techniques. Fort d’une expertise dans les environnements Azure et Databricks, avec une capacité à livrer des solutions performantes pour répondre aux besoins complexes des entreprises.
Banques et services financiers
Secteur public

  • Français

    Capacité professionnelle complète

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Boursorama
    Data Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    juin 2021 - Aujourd'hui (5 ans)
    Paris, France
    Contexte du projet :
    Développement des jobs temps réel et des tests unitaires et la mise en place des scénarios métier ainsi que la Conception et la migration des scénarios de conformité métier.
    • Développement d’un job temps réel afin de valoriser des données Kafka dans des tables Cassandra après traitements et Développement des tests unitaires.
    • Développement d’un job Spark en Python afin d’appliquer les règles métier et le déployer sur Jenkins.
    • Conception des tables et la solution à appliquer (les tables référentiels, tables agrégations …).
    • Compréhension des règles métiers et les sources des données à utiliser.
    • Développement d’un job Spark en scala générique configurable pour les 23 scénarios métier.
    • Participation à la création d’un process NIFI pour envoyer les alertes générées à Oxygéné.
    • Documentation des règles métier et les choix technique sur Confluence.

    Environnement technique : Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Pyspark, Hive, Cassandra, Nifi, Intellij (SBT), Jenkins.
    Spark Scala Apache Kafka Hadoop Cloudera Jenkins Nexus
  • Orange
    Data Engineer
    TÉLÉCOMMUNICATIONS
    janvier 2019 - juin 2021 (2 ans et 5 mois)
    Contexte du projet : Migration d’une base de données oracle ainsi que plus de 30 jobs et 100 rapports de sending vers une plateforme Big data Azure.

    Tâches effectuées :
    - Développement de jobs (Processor Group) de collection de données par Nifi en les stockant dans Datalake Storage GEN2.
    - Traitements des flux des données en déployant un job Template Spark sur Databricks (Scala).
    - Développement de jobs Spark Scala sur Databricks afin de migrer les différents rapports de sending à partir de l’ancienne solution.
    - Optimisation des jobs spark afin de garantir des performances optimales.
    - Réalisation d’une phase de recette des différents jobs via des requêtes SQL en effectuant une étude comparative avec l’ancienne solution afin de vérifier l’intégrité des données.
    - Planification et ordonnancement des services avec Data Factory.
    - Pilotage des opérations de maintenance corrective et évolutive et Monitoring des différents jobs via des alertes et envoi de mails.

    Environnement technique : Azure, Spark Databricks, Scala, Cosmos, Data Factory, Nifi, Event Hub,Datalake Storage Gen2.
    Spark Microsoft Azure Scala Azure Data Factory Databricks Azure cosmosdb
  • Sofrecom
    Data Engineer
    TÉLÉCOMMUNICATIONS
    juin 2018 - janvier 2019 (7 mois)
    Goal: implementing a predictive analsye system of customer behavior for contact centers during the call overflow period.
    - Development of jobs to collect data into the Datalake(Sqoop) from SqlServer to Hive.
    - Writing Hql scripts to prepare our dataset.
    - Data extraction and data visualisation (statistical study) with Python,Jupyter.
    - Define the different customer classes at flexible contact center and Predict the number of calls to contact centres using Pyspark(Spark 2.4.0).
    - Present our result on Dashboard (PowerBi). Tools: cloudera, Hadoop, Spark, SQLServer, Clustering(k-means,DBSCAN, hierarchical clustering...), regression (Decsion trees, Random Forest, XGBOOST), Power BI

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Formations

  • Preparatory
    Preparatory Institute for Engineering Studies of Monastir (IPEIM)
    2016
    Preparatory
  • Diplôme d'ingénieur
    SUP'COM
    2018
    Diplôme d'ingénieur en Big Data

Compétences

Jenkins
Nexus
Apache Kafka
Confluence
Zeppelin
Hive
CI/CD
Cloudera
Microsoft Azure
Azure Data Factory
Databricks
Azure cosmosdb

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