About Omar
Tech Lead Data / Data Engineer spécialisé Azure Databricks, Spark et architectures Lakehouse.
J’accompagne les entreprises dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation de plateformes data modernes sur Azure Databricks, Azure Data Lake, Azure Data Factory, Delta Lake et Apache Spark.
J’interviens sur des contextes de migration, modernisation et industrialisation Data Platform : ingestion de données, pipelines PySpark/SQL, architecture Medallion, DataOps, CI/CD, gouvernance, qualité des données, sécurité et optimisation des coûts cloud.
Mes sujets principaux :
• Architecture Lakehouse Azure Databricks
• Développement et industrialisation de pipelines Data Engineering
• Optimisation Spark / PySpark sur gros volumes
• Mise en place de pratiques DataOps et CI/CD
• Gouvernance, Data Quality, RGPD et sécurisation des accès
• Accompagnement Tech Lead des équipes Data Engineer, BI et Data Science
J’ai accompagné des environnements grands comptes dans l’assurance, la finance, le retail et l’énergie, avec des enjeux de production, performance, fiabilité, conformité et scalabilité.
Mon objectif : aider les équipes à passer d’une plateforme data complexe ou artisanale à une plateforme fiable, industrialisée, gouvernée et orientée valeur métier.
Expertises principales : Azure Databricks, Data Engineering, Apache Spark, PySpark, Delta Lake, Lakehouse, Azure Data Factory, DataOps, CI/CD, Data Governance, Data Quality, FinOps, Power BI, SQL, Python.
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km), Lyon (up to 50km), Toulouse (up to 50km), Montpellier (up to 50km), Lille (up to 50km)
Experience
- ENGIETech Lead DataENERGY AND UTILITIESJanuary 2026 - Today (6 months)Colombes, France
- Migration d’une plateforme data Palantir Foundry vers une architecture Lakehouse basée sur AWS et Databricks, permettant la modernisation et l’ouverture de la Data Platform.
- Conception et mise en place d’une architecture data scalable reposant sur Data Lake et Delta Lake afin de centraliser les sources de données et améliorer la gouvernance des datasets.
- Développement et industrialisation de pipelines de transformation en PySpark sur Databricks pour l’ingestion, la transformation et la mise à disposition des données à grande échelle.
- Structuration des données selon l’architecture Medallion (Bronze, Silver, Gold) afin d’améliorer la qualité, la performance et la fiabilité des traitements analytiques.
- Optimisation des performances des traitements Spark et des clusters Databricks afin de garantir la scalabilité et la performance des pipelines en production.
- Mise en place de pratiques DataOps incluant l’automatisation des déploiements, le monitoring des pipelines et l’amélioration continue de la fiabilité des flux de données.
- Optimisation des coûts d’exploitation de la plateforme cloud (FinOps) et amélioration de l’efficacité des ressources utilisées pour les traitements Big Data.
- Groupe AFFLELOUTech Lead DataRETAIL (SMALL BUSINESS)January 2024 - January 2026 (2 years)Puteaux, France
- Pilotage de la sécurité et de la conformité : supervision de l'infrastructure cloud avec un haut niveau d'exigence en matière de confidentialité, conformité réglementaire et résilience.
- Vision et déploiement des services cloud : définition et mise en œuvre de solutions adaptées aux enjeux métier, garantissant performance et évolutivité.
- Architecture et gouvernance des données : conception de pipelines robustes et scalables, intégration des pratiques FinOps, observabilité avancée et alignement avec les standards de gouvernance (RGPD, audits, data stewardship).
- Leadership technique et méthodologique : promotion des bonnes pratiques de développement (Git flow, code review), encadrement des équipes Data Science, Data Stewards et Data Analysts, et animation d'ateliers stratégiques avec les parties prenantes.
- Influence et partenariat technologique : collaboration étroite avec les métiers et engagement continu avec les fournisseurs (Azure, Databricks, Informatica…), assurant l'adoption proactive des innovations et la pertinence des solutions déployées.
- iQeraSenior Data EngineerBANKING AND INSURANCEJuly 2023 - January 2024 (6 months)Paris, France
- Pilotage de la migration et intégration de sources de données hétérogènes (IBM, Postgres…) vers Azure Data Lake, avec transformation et stockage optimisé en formats Delta et Parquet.
- Développement de scripts AZCopy pour automatiser le transfert sécurisé des données depuis les serveurs internes vers le Data Lake.
- Maîtrise des langages Python, SQL et du framework PySpark 3 pour l'ingestion, la transformation et l'industrialisation des flux de données.
- Exploitation avancée des services Azure Databricks, Data Factory, DevOps et Storage Gen2 pour orchestrer et superviser les pipelines.
- Conception de pipelines d'ingestion et de traitement multi‑zones (bronze, silver, gold), avec gestion des ACL et déploiement des artefacts via Azure DevOps, garantissant fiabilité, scalabilité et conformité des environnements data.
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