Omar Masmoudi

Refonte du système de garantie et de provisions pour les contrôleurs de gestion :

La mission vise à moderniser le système de calcul des budgets de garantie et des coûts unitaires des véhicules, utilisé par les contrôleurs de gestion. Le projet a pour objectif de fiabiliser et d'automatiser les processus de gestion des garanties, en assurant une qualité maximale des données à chaque étape du traitement, de l'intégration à l'analyse, pour optimiser la prise de décision au sein des équipes de contrôle de gestion.

• Conception, développement et mise en production de pipelines ETL sur GCP : BigQuery, GCS, PostgreSQL (Cloud SQL), Dataflow (Apache Beam), orchestrés par Cloud Functions & Cloud Scheduler.

• Implémentation de pipelines en Python en assurant modularité, testabilité et réutilisabilité.

• Mise en place de pipelines CI/CD via GitLab pour les déploiements multi-environnements (dev, recette, prod).

• Construction de référentiels consolidés pour assurer la cohérence de données

• Développement de tests de cohérence entre les tables intermédiaires, validation des règles métiers et mise en place de mécanismes d’alertes.

• Optimisation des performances dans BigQuery.

Alimentation d'un datalake pour Kering et ses marques dans le but d'apporter une offre de données de qualité et pour en faire du dashboarding client (comportement des achats, engagement client, vente par segmentation, ...) et des prédictions avec des outils de data science / machine learning

1) Traitement des Données :

2) Analyse et Reporting :

Le projet ODESSA, piloté au sein de l’équipe Big Data Factory et hébergé sur les plateformes de recette, vise la mise en place d’un datalake d’entreprise ouvert à différents besoins et assurer sa migration en Datacenter.

1) Maintenance et Support Technique :

Maintenance des systèmes : Gestion des scripts pour le traitement des données, résolution des incidents critiques, et supervision de la qualité des données.

2) Ingestion et Traitement des Données :

Gestion des flux de données : Capture et traitement des données brutes, intégration des flux dans les systèmes de gestion des processus.

3) Industrialisation et Déploiement :

Automatisation et déploiement : Utilisation d'Ansible pour l'installation des environnements, mise en place de CI/CD avec Git et Jenkins, et documentation des processus et installations.