Ayoub B.

Etablir un datalake au sein du département R&D de Servier afin de faciliter l'expérimentation des donnéespour les biologistes, les chimistes et les pharmacologues en laboratoire. Il était responsable d'un projet visant àcollecter et à nettoyer des données in-vitro provenant de laboratoires externes pour les ingérer dans le datahub deServier.

● Réaliser un POC et un MVP pour l’application Cro-Partner

● Créer des pipelines qui alimentent les table BigQuery pour des rapport PowerBI

● Construire et maintenir des pipelines data robustes et scalables pour alimenter notre Data Lake et notre Datawarehouse

● Contribuer aux ateliers de conception, aux code review, aux réunions de scrum et à la résolution de problèmestechniques.

Mettre en place des pipelines de données orchestrées par Airflow pour récupérer les fichiers plats contenant les avis des utilisateurs sur les concessionnaires Renault dans tous les pays où Renault est présent. Ces pipelines permettent d'ingérer ces données et de les mettre à disposition des équipes de la plateforme de données. Les équipes pourront ainsi utiliser ces données et générer des rapports sur DataStudio pour faciliter la prise de décision. La mission consiste donc à créer une infrastructure solide pour la collecte et le traitement de ces données dans le but d'améliorer la performance commerciale de l'entreprise

● Identifier les sources de données

● Mettre en place un pipeline de traitement de données scalable, incluant l'ingestion, la solution de stockage, les calculs, les volumes et la performance

● Implémenter et automatiser les pipelines CI/CD sous GitLab

● Contribuer aux ateliers de conception, aux code review, aux réunions de scrum et à la résolution de problèmes techniques.

Fournir des solutions répondant aux besoins opérationnels des équipes BI et Data Science en permettant unaccès rapide et efficace aux données stockées dans le datawarehouse Snowflake, en utilisant l'architecture moderneELT (Extract, Load, Transform) pour assurer la qualité et la pertinence des données, tout en automatisant l'exécutiondes tâches à l'aide d'Airflow pour garantir l'efficacité et la productivité des opérations de traitement des données.

● Encadrement des développeurs juniors pour améliorer leurs compétences en développement de données

● Mise à disposition pour l'équipe BI des données relatives aux coûts d'acquisition de différentes plateformesde publicité stockées dans Snowflake

● Extraction des données de B2B Sales depuis l'API Zoho Desk et stockage dans des tables Snowflake via S3

● Mise en place de Poetry pour tous les projets Python de l'équipe de Data Engineering

● Analyse des anomalies et production de livrables pour garantir la qualité et la pertinence des données.