About Ranya
Ingénieur Data expérimenté, je maîtrise des technologies variées telles que Databricks, Hortonworks, Ansible, Jenkins, Terraform et PySpark. Mon rôle consiste à concevoir des solutions efficaces pour l’intégration et l’analyse des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Cormeilles-en-Parisis (up to 20km)
Experience
- Engie - DSI France RetailData EngineerENERGY AND UTILITIESJanuary 2024 - Today (2 years and 5 months)
- Migration de la plateforme Data de Cloudera vers Databricks
- Supervision et administration d'une plateforme de données centralisée sur Databricks
- Automatisation et intégration de données
- Optimisation des traitements existants
- Évolution du modèle de données
- Suivi et monitoring de la plateforme
- Déploiement d’un chatbot sur Databricks
- IdexDevOps/Data EngineerENERGY AND UTILITIESSeptember 2022 - September 2023 (1 year and 1 month)
- Supervision et maintenance d'une plateforme de données hébergée sur Azure, assurant la haute disponibilité et la sécurité des données.
- Orchestration de l'ingestion de données : gestion de pipelines complexes avec Azure Data Factory pour automatiser l'ingestion de données provenant de sources variées (bases de données, fichiers, API, etc.) vers la Data Platform.
- Publication et mise à disposition des données : Développement de pipelines supplémentaires dans Azure Data Factory pour rendre les données disponibles dans des formats et sources divers, en respectant les exigences des différentes parties prenantes.
- Mise en production via CI/CD : Utilisation d'une chaîne CI/CD basée sur Azure DevOps pour automatiser le déploiement de nouveaux cas d'utilisation en production, garantissant ainsi la rapidité et la fiabilité des mises à jour.
- Étude et migration vers Azure Synapse : Réalisation d'une étude de faisabilité pour migrer les pipelines de traitement de données d'Azure Data Factory vers Azure Synapse, incluant l'analyse des coûts, des performances, et des implications techniques.
- Automatisation du déploiement Synapse : Conception et implémentation de processus CI/CD avec Azure DevOps pour automatiser le déploiement d'un workspace Synapse dans plusieurs environnements (dev, test, prod).
- Société GénéraleDevOps | Big Data EngineerDecember 2019 - August 2022 (2 years and 8 months)Environnement Technique: Spark, HDFS, Oozie, Jupyterhub, Rstudio, Dataiku, Shiny, MLflow, dataiku, docker, kubernetes, dataiku, Git, jenkins, Nexus
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