About Hanane
Expert en architecture et ingénierie de données, certifié Google Architecte et data ingénieur, avec une solide expertise en développement Java Spring Boot et Python. Expérience significative dans la conception et l’optimisation de pipelines ETL, l’industrialisation de scores de machine learning, le développement de REST APIs, ainsi que dans des solutions innovantes telles que la recherche sémantique et les agents IA personnalisés.
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Paris (up to 50km)
Experience
- HSBCSenior Data Engineer Risk & Reporting Data PlatformsBANKING AND INSURANCEAugust 2025 - Today (11 months)Paris, France- Industrialisation et mise à l'échelle de pipelines de récupération et de transformation de données multi-sources (trades, pricing, référentiels) sur GCP, principalement en Python, alimentant un data vault PostgreSQL / ClickHouse.- Provisionnement et déploiement automatisé des ressources et jobs data sur GCP (Compute Engine) via Terraform (IaC) et CI/CD, garantissant reproductibilité et stabilité opérationnelle.- Mise en place du monitoring de l'infra et des pipelines via OpenTelemetry et Grafana, assurant traçabilité, alerting et fiabilité des traitements.- Développement de microservices / API REST (Python, Java MuServer) pour la valuation (PV) et le repricing des trades, intégrés comme briques de transformation au sein des pipelines data.- SQL avancé (CTEs, jointures complexes) et modélisation dimensionnelle des données de risque pour les usages BI et reporting réglementaire ; suivi et optimisation des coûts des jobs de calcul (FinOps / BigQuery).
- Carrefour BanqueGoogle Cloud Architecte et Data Ingénieur | IA générative et Développement d’APIsBANKING AND INSURANCEJune 2022 - July 2025 (3 years and 1 month)Paris, France- Conception et industrialisation d'une architecture data unifiée sur GCP, centralisant et sécurisant des données multi-sources (CSV, PDF, APIs, Pub/Sub) dans un environnement exigeant (volumétrie, gouvernance, RGPD), avec intégration de cas d'usage IA appliquée.- Développement et exploitation de pipelines ETL/ELT batch et streaming (Apache Beam, Dataflow, Airflow), pour une ingestion fiable et une transformation robuste de données structurées, semi-structurées et non structurées.- Automatisation et industrialisation des pipelines via Cloud Composer et Terraform (IaC), garantissant reproductibilité et stabilité opérationnelle, contribuant au respect des SLA et à une réduction d'environ 40 % du taux d'incidents.- Développement de microservices et d'API REST en Java et Python, exposant données et services ML depuis BigQuery et Firestore, avec intégration Pub/Sub et envoi vers le CRM.- Industrialisation de solutions ML (fraude, recommandations, classification) via Python, Docker et Kubernetes, augmentant les ventes via des recommandations personnalisées et améliorant la rétention client (scores de churn).- Gouvernance, sécurité et observabilité du socle via IAM, audits, catalogue de données, Looker Studio et Power BI, permettant une réduction d'environ 40 % des coûts GCP et une amélioration des délais de traitement d'environ 20 %.- Conception de deux solutions d'IA générative : un RAG (Vertex AI, LangChain, base vectorielle) pour la recherche documentaire en langage naturel dans des procédures complexes, et une solution d'agents (Google ADK) de capitalisation sur les incidents à partir de l'historique, facilitant l'identification des causes probables et accélérant leur résolution.
- HSBCSenior Data EngineerBANKING AND INSURANCEFebruary 2020 - June 2022 (2 years and 4 months)Paris, France- Développement de microservices distribués en Python et Java Spring Boot dans un contexte réglementaire (FRTB), en coordination avec des équipes internationales, pour répondre à de fortes exigences de calcul, de qualité de données et de scalabilité.- Conception de pipelines de transformation de données multi-sources (SQL, APIs, CSV) vers MongoDB sur GCP et BigQuery, exposés via API REST ; cette base servant de référentiel pour l'analyse des produits et portefeuilles côté clients.- Mise en place du monitoring des jobs et de la qualité des données (Grafana, Cloud Monitoring & Logging, Looker Studio), avec alerting permettant d'anticiper les risques SLA et d'améliorer la réactivité opérationnelle.
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Education
- Ingénieur, électronique et systèmes embarquésPolytech’Paris-Sud (IFIPS)2012
- SupélecMaster 2 recherche, automatique, traitement du signal et des images2012
Certifications
- Scrum MasterScrum Alliance2019
- Google Cloud Professional Data EngineerGoogle2022