About Othmane
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- EDFData Engineer et chargéNovember 2025 - Today (8 months)• - Recueil besoins métiers via des ateliers et échanges avec les parties prenantes• - Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles détaillées• - Modélisation des données (schémas en étoile et flocon) pour l'optimisation des usages analytiques• - Définition et mise en place d'architectures data lakehouse (Bronze / Silver / Gold)• - Conception des modèles de données Gold adaptés aux besoins BI et reporting• - Participation aux choix d'architecture et de technologies data selon les cas d'usage• - Mise en place de bonnes pratiques de gestion des données :historisation versionning stockage sur S3 stratégie de backupDéveloppement et maintenance de pipelines de données :• - Ingestion vers S3• - Transformation via Python / Spark / SQL• - Orchestration des flux avec Airflow• - Exploitation et traitement de données via Spark, Trino et notebooks Jupyter• - Intégration de données issues de systèmes hétérogènes (PostgreSQL, Oracle, APIs)Données IoT & API• - Définition et mise en place de plans de reprise de données IoT• - Intégration de données issues de capteurs EDF via API (Cumulocity)• - Gestion de flux de données volumineux et temps réelData Visualization & Reporting• - Création de rapports et dashboards avec Power BI• - Structuration des données pour exploitation BI (PostgreSQL / Oracle)• - Traduction des règles métiers en logique technique (et inversement)Tech : GIT, AIRFLOW, SPARK, PYTHON, SQL, ORACLE, POSTREG, TRINO, ICEBERG
- NATIXISData engineerMay 2023 - October 2025 (2 years and 5 months)Projet : Équipe LCLF – Lutte contre la fraude (contexte européen, SAFE Agile)• Participation active à plusieurs projets au sein d'une équipe agile (SAFe) dans un contexte international (communications en anglais).• Projet des paiements transfrontaliers pour la Commission Européenne en amont des JO 2024) :• Mise en place d'un nouveau pipeline de bout en bout sur BigQuery pour agréger les données depuis différentes tables GCP existantes au sein du groupe BPCE. -Transformation et contrôle qualité des données (SQL, Python).• Génération de fichiers XML et CSV normalisés pour transmission aux autorités.• Orchestration et monitoring des pipelines avec Airflow (retraitement automatique en cas d'échec).• Sécurisation & gouvernance des données : mise en place d'une gestion des permissions GCP automatisée avec Terraform, gestion des rôles et des accès sensibles.• Optimisation des pipelines d'ingestion : réduction des temps de traitement de 30 % via partitionnement BigQuery, clustering et refactorisation SQL.• Mise en place de reporting opérationnel : exposition des données sur Power BI pour permettre aux équipes métier d'analyser les indicateurs de fraude.• Amélioration continue : contribution à la standardisation des templates Terraform, amélioration des bonnes pratiques CI/CD (GitLab/Jenkins).• Support et maintenance : suivi des projets en production, correction des anomalies et intégration de nouvelles sources de données.• Contexte transverse : interaction régulière avec d'autres équipes data du groupe (Finance, Risk, Compliance) pour aligner les pipelines et éviter les doublons.Tech : GCP (BigQuery, Pub/Sub, Dataproc, Airflow), Jenkins, Python, SQL, Terraform, Git, Power BI Méthodologie : Agile SAFE (PI Planning, daily stand-up, sprint reviews)
- L'OREALData engineerJune 2022 - May 2023 (11 months)Participation active à plusieurs projets au sein d'une équipe agile en contexte international (coordination avec équipes EMEA et Global) Luxe :• - Conception et mise en place de pipelines ELT automatisés avec dbt, alimentant BigQuery depuis le Data Lake L'Oréal (zones Global et EMEA).◦ - Modélisation des données (tables, vues, datasets) dans BigQuery avec optimisation via partitionnement et clustering.◦ - Optimisation des performances des traitements et réduction des temps de chargement.◦ - Mise en place de la documentation technique et métier via dbt (docs + lineage). :◦ - et transformation de volumes massifs de données avec dbt sur BigQuery. Construction modèles analytiques pour comparative des parts de marché (L'Oréal vs Amazon, Sephora…).◦ - Automatisation des transformations via dbt, réduisant le temps d'analyse de plusieurs jours à quelques heures.◦ - Optimisation des requêtes SQL et des coûts BigQuery. client) :◦ - Mise en de avec des accès (IAM) et des données sur / BigQuery.◦ - Développement de pipelines ELT avec dbt pour le des présences (segmentation par fonction, métier, dans le respect du RGPD.◦ - Implémentation de tests de qualité de données (dbt tests) et suivi de la fiabilité des pipelines.◦ - Mise en place et amélioration de pipelines d'ingestion (batch) avec transformation via dbt et stockage sur BigQuery.• - Optimisation de la robustesse, gestion des erreurs et réduction des coûts sur GCP.• - Conception et réalisation de pipelines ELT sur BigQuery, intégrant transformations avancées : partitionnement, clustering, vues matérialisées, tables incrémentales (dbt incremental models).• - Industrialisation des pipelines : CI/CD, déploiement, monitoring, gestion des incidents et amélioration continue.Tech DBT, GCP (BigQuery, Build), Python, SQL, Terraform, Git, Power BI
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- Master2019Master
- Diplôme ingénieur en informatique et réseauxÉcole marocaine des sciences de l'ingénieur(EMSI)2023Diplôme ingénieur en informatique et réseaux