Description

Passionné par l'ingénierie de la data et des nouvelles technologies, je possède une forte capacité d’analyse et de synthèse. Mes compétences techniques me permettent de concevoir des solutions industrielles avec des technologies Innovantes.

Périmètre:

- Traitement des données: extraction, transformation, enrichissement, agrégation et

chargement

- Mise en place des solutions qui traitent des variétés de sources de données

- Création et maintien des pipelines de données sécurisé

- Mise en place des contrôles de cohérence et qualité des données

- Ingestion des données dans le Datalake

- Packaging des livrables, gestion de la configuration et des référentiels du projet

- Chiffrage des développements

- Analyse et spécification des besoins

Languages

Arabic
Native or bilingual
English
Basic
French
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km)

Crédit Agricole Corporate & Investment Bank
Data Engineer
BANKING AND INSURANCE
October 2019 - December 2021 (2 years and 3 months)
Saint-Quentin-en-Yvelines, France
OMP (Outil Mutualisé de Provisionnement) un outil basé sur
Moody’s Analytics permet de calculer les provisions sur les encours
bancaires pour les différentes entités du Groupe Crédit Agricole.

- Mise en place des traitements de contrôle de données.
- Automatisations des extractions des données après chaque
étape de calcul du workflow.
- Automatisation de l’ingestion des données dans le DATALAKE.
- Mise en place des traitements Talend.
- Ordonnancement des traitements.
- Intégration des étapes de calcul dans le workflow de calcul.
- Packaging et déploiement des solutions.
- Analyse des spécifications de besoin.
Talend DI Spark 2.2 Hadoop (HDFS) Java 8 SQL PL/SQL Git Maven 3
Crédit Agricole Assurances
Consultant Data Engineer
BANKING AND INSURANCE
February 2022 - Today (4 years and 5 months)
Refonte des déclaratifs réglementaires à destination de
l'administration fiscale (DGFIP) et l'union retraite
FICOVIE Annuel, Information Épargne Retraite, Échange Automatique d'Information

- Contrôle qualité et cohérence des données;
- Extractions des déclarations au format XML ;
- Ingestion des données dans le DATALAKE;
- Mise en place des règles de gestion Métiers;
- Tracking des étapes du Workflow;
- Ordonnancement des traitements;
- Gestion des référentiels du projet;
- Packaging et déploiement des solutions;
- Analyse des spécifications fonctionnelles détaillées;
Spark 2.2 Hadoop (Hive, Oozie, Hdfs) Java 8 Hive QL Script Shell Cucumber XML/XSD Jenkins Git Maven 3