About Ayoub
Data Engineer | Expert Transformation & Analytics Engineering | Azure & Big Data
6+ ans d'expérience | Spécialiste de l'industrialisation de projets Data & ML dans des environnements critiques
🎯 Mon expertise
Transformation de Données & DBT
- Modélisation analytique avec DBT : star schema, modèles incrémentaux, snapshots
- Data Quality as Code : tests automatisés, documentation générée, lineage complet
- Migration legacy : refonte de procédures SQL/Spark vers DBT pour plus de maintenabilité
Architecture de Pipelines ELT
- Pipelines batch et temps réel sur Azure : Data Factory, Event Hubs, Databricks
- Orchestration moderne : Airflow + DBT, Azure Functions, workflows complexes
- Optimisation des performances : stratégies de partitionnement, indexation, requêtes à grande échelle
Industrialisation & MLOps
- Préparation de données ML : features engineering avec DBT et Databricks
- CI/CD complet : GitHub Actions, Azure DevOps, déploiement automatisé des modèles DBT
- Monitoring avancé : OpenTelemetry, Application Insights, observabilité des transformations
🛠️ Stack technique
Data Transformation : DBT Core, SQL/T-SQL, Data Modeling, ELT
Data Processing : Python, PySpark, Databricks, Spark, Scala
Cloud Azure : Data Factory, Functions, SQL Database, Data Lake, Event Hubs, Service Bus
Orchestration : Apache Airflow, Azure Functions, Kafka
DevOps : Git, GitHub Actions, Azure DevOps, Docker, CI/CD
Observabilité : OpenTelemetry, Application Insights, ELK Stack
📍 Modalités
- Localisation : Paris, Île-de-France
- Disponibilité : Freelance – Remote ou sur site
- Démarrage : Disponible dans 1 mois
French
Native or bilingual
English
Fluent
Arabic
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- TotalEnergiesSenior Data EngineerENERGY AND UTILITIESNovember 2020 - Today (5 years and 7 months)Paris, France
- Collecte et traitement de données provenant de sources multiples dans la base de données Azure SQL à l'aide de Data Factory.
- Développement de modèles DBT pour transformer et structurer les données SAP en schémas dimensionnels (star schema)
- Implémentation de tests de qualité de données avec DBT (unique, not_null, relationships, custom tests)
- Création de documentation automatique des modèles de données et lineage avec DBT Docs
- Orchestration des transformations DBT pour modéliser les données de production temps réel et historiques
- Développement de modèles DBT incrémentaux pour optimiser les performances sur données volumineuses
- Mise en place de macros DBT personnalisées pour standardiser les transformations métier complexes
- Construction de data marts avec DBT pour analyse des potentiels de production
- Migration de procédures stockées T-SQL vers des modèles DBT pour améliorer la maintenabilité
- Création de snapshots DBT pour tracer l'historique des changements de coûts dans le temps
- Architecture et développement de pipelines ELT multi-sources (temps réel et batch)
- Transformation et modélisation de données historiques avec Databricks pour alimenter des modèles ML
- Implémentation d'OpenTelemetry pour le monitoring des performances et l'observabilité des transformations DBT
- Automatisation CI/CD avec GitHub Actions et Azure DevOps pour déploiement automatique des modèles DBT
- Contribution au comité technique Data Engineering et au développement du Azure Function Starter Kit
Outils : DBT CORE, Azure Data Factory, Azure SQL Database Azure DevOps, Azure Data Lake, sources de données On-premise, Storage account, Scrum, Jira, Confluence, Miro - OVH Cloud,Big Data EngineerTECHJune 2020 - November 2020 (5 months)Paris, France
- Développement de jobs Spark/PySpark pour transformation de données financières de facturation
- Orchestration de workflows batch avec Apache Airflow
- Monitoring et maintenance des pipelines de données journalièresEnvironnement et Outils : Python, Scala, Spark, PySpark, Hadoop, Apache Airflow
Outils : Python, Scala, Spark, PySpark, Hadoop, Apache Airflow. - ScalianBig Data EngineerDIGITAL AND ITJanuary 2020 - June 2020 (5 months)Paris, France
- Développement de pipelines d'ingestion avec Apache Airflow vers PostgreSQL
- Implémentation de MLflow pour tracking d'expériences et versioning de modèles ML
- Architecture et déploiement CI/CD avec Docker et GoCD pour environnement MLOps
- Mise en place de la stack ELK pour observabilité et monitoring des modèles ML
Outils : Python, JupyterLab, VS Code, Docker, GoCD, MLflow, Apache Airflow, PostgreSQL, ELK Stack, DVC, Portainer.
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Education
- Mastère Spécialisé en Ingénierie des Systèmes Informatiques OuvertsCentrale Supélec2019Mastère Spécialisé en Ingénierie des Systèmes Informatiques Ouverts
- Diplôme d'ingénieur généralisteEMSI2017Diplôme d'ingénieur généraliste
Certifications
- Microsoft Certified: Azure FundamentalsMicrosoft2022