About Sirine
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- STIMEAzure Data EngineerAGRICULTUREJune 2024 - Today (2 years)Châtillon, FranceContexte : Mise en place de pipelines pour centraliser les informations, optimiser la contactabilité client et développer des stratégies de ciblage adaptées aux besoins métiers.- Développer de modèles DBT pour transformer les données brutes en données analytiques prêtes à l’emploi.- Développer des tests unitaires avec DBT pour valider l’intégrité des transformations ;- Migrer des processus de lecture des points de montage vers Unity Catalogue ;- Créer des tables dans UC pour optimiser la gouvernance et l'accès aux données ;- Automatiser les pipelines via Azure Data Factory.Technologies : DBT, Unity Catalogue, pyspark, Azure Data factory, Azure Databricks, Azure devops, Data Galaxy
- BNP PARISBAS Asset Management:Senior Data EngineerMay 2022 - June 2024 (2 years)Contexte : IT Reporting Solution/Client Reporting : Développement d'un job pyspark afin de calculer les Scenarios de performance et d'indicateurs de risque SRI pour les fonds d'investissement et migration vers le Cloud.- Collecter et Transformer les données de différentes sources pour enrichir les fonds ;- Calculer l'indicateur du risque des parts et les scénarios de performances pour les fonds d'investissement ;- Développer les tests unitaires;- Participer à mettre en place CI/CD via Azure Devops en intégrant Sonar;- Automatiser des workflows avec Airflow; Migration au Cloud Migrer le code vers IBM cloud ;- Participer à la création de l'image docker, charte helm ;- Optimiser les jobs en pyspark et le choix des ressources par job ;- Automatiser les workflows avec cronJob en kubernetes ;Technologies: Python, Pyspark, HDFS, IBM Cloud, COS Aws, Kubernetes, Airflow, Azure devops, Docker, VAULT
- Bouygues TelecomAzure Data EngineerDecember 2019 - May 2022 (2 years and 6 months)2ᵉ mission : Contexte : Cellule qualité Fixe / Squad Data : Récupération, traitement des données pour les Box Wifi-TV et analyse de la satisfaction Client- Accompagner les métiers dans leurs études statistiques ;- Collecter et assurer la qualité des données depuis ADLS GEN2;- Créer des jobs pour le calcul des KPI en utilisant pyspark sur databricks;- Stocker les KPIs calculés dans ADSL GEN2 sous format delta Table;- Visualiser des KPIs dans des dashboards en utilisant Tableau Software ;- Automatiser les pipelines avec Azure Data Factory.Technologies : Python, Pyspark, Cloud Azure, Databricks, Azure Datafactory, Tableau Software, Hadoop, SQL1ʳᵉ mission : Contexte : OPTIMISATION IP & TRANSPORT : création du Pipeline de traitement des données IP- Automatiser et orchestrer les jobs via Azure data Factory ;- Étudier le besoin métier et créer des KPIs répondant à leurs besoins ;- Analyser les KPIs pour comprendre les causes racines ;- Synthétiser les informations statistiques pour les rendre accessibles aux équipes métier et sauvegarder les données dans Azure Storage.- Documenter fonctionnellement les jobs créés.Technologies: pyspark, Azure Data factory, Azure Databricks, GIT, JIRA, SQL
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- diplôme d'ingénieur / mastére 2Ecole Supérieur de communication de tunis / Master TRIED (arts et métier)2017Telecom, Big Data, Développement