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Mrani Alaoui YounesMA

Mrani Alaoui Younes

Senior data engineer

€700/day
6 projects
Courbevoie, FR
8-15 years

Average response time: 1 hour

About Mrani Alaoui

Ingénieur double diplômé en informatique et en modélisation et calcul scientifique. En immersion depuis 8 ans dans les systèmes distribués, principalement autour de Spark.

En quelques bullet points :
- bonne connaissance du principe cloud, expérience sur Azure et AWS
- rôle de tech lead sur 4 ans
- j'apprends très vite ! à la fois la prise en main des outils/écosystèmes techniques mais aussi bien l'appréhension du métier/fonctionnel et des flux d'intégration
- méthodologie agile
  • English

    Fluent

  • Arabic

    Native or bilingual

Can work on-site
Courbevoie (up to 50km)

Experience

  • ITNOVEM
    Senior Data Engineer
    TRANSPORTATION
    October 2021 - June 2023 (1 year and 8 months)
    Paris, France
    Refonte des chaines de collecte et de mise à disposition des données dans le Datalake
    pour les besoins d’analytics de l’entité voyage (connaissance client)

    • Reprise de l’existant : analyse des datamodels et des notebook pyspark existants, exploration des datasets générés
    • Recueil des besoins d’évolution sur l’existant et des anomalies remontées par le métier
    • Conception et validation de la solution technique de refonte via l’implémentation de batchs Spark quotidiens sur Databricks
    • Rédaction des spécifications technico fonctionnelles des jobs à implémenter et documentation des schémas de flux sur Confluence
    • Implémentation des pipelines d’ingestion en deux temps : première version rapide en notebook sur databricks et ensuite industrialisation en application Spark Scala avec tests unitaires et d’intégration
    • Collecte et transformation des données brutes en Json/csv/parquet
    • Structuration du datalake en trois couches raw, bronze et gold au format Delta afin de minimiser le temps de mise à disposition des données du flux quotidien ainsi que l’initialisation des datasets les plus volumineux (3milliards de lignes)
    • Modélisation des traitements en incrémental (vs reprise quotidienne de l’historique) afin de minimiser le temps de traitement (passage de 12h en Talend à 10 minutes de batch Spark toutes les heures)
    • Agrégation et exposition des données enrichies dans le datawarehouse (Azure Synapse) sous forme de vues SQL, amélioration des performances d’écriture dans Synapse à travers la création de tables CTAS (passage de 2h à 5 secondes en temps d’indisponibilité des vues métier)
    • Amélioration de la chaine CI : mise en place des versions applicatives, initialisation de Nexus et déclaration des pipelines de build dans Jenkins, instauration des revues de code et des merge requests obligatoires
    • Monitoring technique et opérationnel sur Datadog : suivi d’exécution des jobs spark, et monitoring par dimensions du volume de données mises à disposition
    • Initialisation de l’environnement de Benchmark pour les stress tests et la qualification des performances en iso Prod
    • Accompagnement de l’équipe, onboarding des nouveaux arrivants, pair programming.
    Azure Databricks Azure Synapse Spark Scala Deltalake Datadog Rundeck Agile
  • Kering
    Tech Lead
    LUXURY GOODS
    June 2019 - October 2021 (2 years and 4 months)
    Paris, France
    Datalake sur AWS
    • Pipelines d'ingestion et de traitement des données brutes et normalisées (Apache NiFi / Spark / Cassandra / S3)
    • Optimisation fonctionnelle et technique des batch Spark
    • Amélioration des dépendances et du scheduling des jobs
    • Mise à disposition de données enrichies/pré-agrégées
    • Migration du scheduling sur Airflow
    Reporting operationnel
    • Encadrement des use cases (études préliminaires, élaborations des spécifications fonctionnelles/techniques, suivi du développement et des phases d'UAT)
    • Mise en place d'une solution de découverte de la donnée basée sur Apache Druid et Superset
    • Automatisation d'un mécanisme de reporting basé sur SQL qui offre l'indépendance aux data analysts
    • Accompagnement des utilisateurs du datalake (compréhension de la donnée, best practices de développement et d'exploitation des plateformes)
    Transverse
    • Gestion de la roadmap technique (dette technique, upgrade des services, initiation de POCs, ...)
    • Participation aux ateliers structurant du datalake (gouvernance des données, offre de service)
    • Coordination technique transverse de 3 équipes (dont 2 au sein du datalake)
    • Support niveau N2 et N3
    Spark Amazon Web Services SQL Méthode agile Tech Lead Scala
  • Kering
    Tech Lead
    LUXURY GOODS
    July 2017 - June 2019 (1 year and 11 months)
    Paris, France
    Collecte et mise à disposition de données opérationnelles enrichies
    • Participation à l'architecture technique
    • Ingestion de données structurées et semi structurées avec Apache NiFi
    • Mise en place de pipelines d'enrichissement en lambda avec Spark scala (real time et batch)
    • Persistance des données enrichies dans Cassandra + indexation dans Apache Solr
    • Redistribution des données brutes et enrichies (Data Hub) dans kafka et exposition via api Node JS
    • Garantie de la qualité des données exposées (Tests applicatifs / Data quality checks / Monitoring des flux)
    • Suivi et gestion de la prod, gestion du versionning (applicatif et celui de la donnée)
    • Campagnes de stress tests sur la plateforme on Premise
    • Migration progressive des services (Cassandra/Spark/Solr/Redis) et des applicatifs sur AWS
    • Implémentation RGPD
    • Animation agile et coordination de l'équipe
    • Mise en place des scénarios backup/restore
    Spark Scala Solr Cassandra Apache Kafka Elasticsearch Apache Nifi Redis

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