About Mourad
Lead Data Engineer avec 20 ans d'expérience dans la conception et le déploiement de plateformes data on-premise et cloud. Triple certifié GCP, je couvre l'ensemble de la chaîne : ingestion, transformation, gouvernance et delivery DevOps. Contributeur actif sur starlake.ai, plateforme data déclarative open-source et agnostique (GCP, Redshift, Snowflake...), j'intègre également le développement assisté par IA dans mon workflow, notamment les outils agentiques et les pratiques de context engineering afin d'accélérer les livrables, améliorer la qualité du code et la documentation.
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Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- BPCE Payments ServicesSenior Data EngineerBANKING AND INSURANCEApril 2024 - Today (2 years and 2 months)Charenton-le-Pont, FranceAu sein de l'équipe data factory de BPCE, j'ai conçu et mis en œuvre une chaîne de traitement de données de bout en bout (ingestion, validation, transformation, enrichissement) dans le cadre d'une migration GCP. Approche Agile at Scale, fort accent sur l'automatisation : orchestration, tests fonctionnels et déploiement IaC. Le framework starlake.ai a été l'épine dorsale de cette chaîne, permettant une approche déclarative et l'automatisation de la génération de l'orchestration et des pipelines.
- Récupération et intégration des données externes : mise en place d'un flux automatisé d'ingestion de données dans le Datalake.
- Production d'agrégats à différentes granularités : définition et orchestration de traitements pour générer quotidiennement, chaque semaine et chaque mois des indicateurs clés, garantissant une vision précise de l'activité.
- Développement et documentation des User Stories : travail en étroite collaboration avec le Product Owner, respect des normes d'architecture et rédaction des spécifications fonctionnelles. Mise en œuvre d'une chaîne de delivery continue : production des scripts de déploiement, automatisation des tests fonctionnels et priorisation de la correction des anomalies.
- Support et assistance : accompagnement des équipes Business analystes, Métiers mais aussi équipes d'exploitation pour assurer la fiabilité et la performance des processus, tout en veillant à l'évolution constante de l'outillage et des pratiques (veille technologique).
- Collaboration en mode Agile At Scale RTEe: participation active aux rituels RTE/Scrum/Kanban, communication transversale et adaptation en contexte d'équipes pluridisciplinaires.
- Renault DigitalTechnical Leader, Data | DevOps | GCPAUTOMOBILEApril 2019 - April 2024 (5 years)92100 Boulogne-Billancourt, FranceAu sein de l'équipe Analytics Data Platform, j'ai contribué significativement à la migration réussie du Datalake Groupe Renault vers Google Cloud Platform. La réussite de ce projet a non seulement jeté les bases conceptuelles techniques mais a également ouvert la voie à une réorganisation stratégique de l'infrastructure, en vue de l'adoption du paradigme DataMesh. C'est une avancée clé dans la transformation en cours de Renault en un groupe 'data-driven' , renforçant l'agilité et l'efficacité dans la gestion des données à l'échelle de l'entreprise.Réalisations
- Rationaliser l'évolution et la maintenance du moteur d'ingestion (DLL) et Participation à la migration des stratégies de persistances SCD en BigQuery natif
- Le processus de migration a été révolutionné, réduisant la durée de migration d'un projet de plusieurs semaines à quelques secondes grâce à l'API REST et à l'automatisation CI/CD.
- Plus de 500 sources migrés en 10 mois et 140 sources créés en 4 mois nativement sur le cloud GCP
- Participation au programme PULSAR, Migration SAP4/HANA, Collaboration avec les PSO Google pour industrialiser le déploiement du Framework Cortex Data foundation.
- Refonte de l'architecture cloud post-migration, optimisation de l'observabilité, de la facturation et des délais d'assistance, avec pour résultat une satisfaction de 95 % des utilisateurs.
- Participation à la nouvelle stratégie de gouvernance data, de la collaboration avec l'équipe Data knowledge sur la Définition des Data Product, du modèle de données Physique à adopter, la définition du label data quality, jusqu'à son implémentation niveau infrastructure, data access management, automatisation des workflows → 2 data products on vu le jour fin 2023 avec déjà plus de 10 consommateurs au 1er trimestre 2024
Technologies majeures: Google Cloud Platform, Hortonworks Data Platform, GitLab, Terraform, Java, Scala, Apache Spark - Louvre Hotels GroupTechnical Leader, Data / DevOpsDecember 2018 - April 2019 (4 months)La Défense, Puteaux, FranceMission d'expertise dans le cadre d'un projet pilote d'amélioration de la data pipeline afin de d'améliorer la fraîcheur des données, augmenter les performances et introduire la scalabilité horizontale à l'infrastructure existante.Réalisations Implémentation d'un pipeline de données au fil de l'eau entre la base centrale de réservation Oracle et Elasticsearch grâce à Kafka• •• • Connect: La disponibilité des données passe de J+1 avec la solution batch à moins d'une seconde Exposition des services de recherche via un reverse proxy afin de pouvoir indexer les requêtes de recherche et permettre de capter des indicateurs Accompagnement des équipes de développement dans le but d'adapter le code backend pour requêter sur Elasticsearch Projet stratégique de remplacement de la solution propriétaire d'API management Axway par une solution full open source, GitOps ready → Réduction d'environ 90 % du coût d'exploitation
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