About Slimane
Data Engineer passionné, spécialisé dans la gestion et l’optimisation des données à grande échelle. Expérimenté en Python, PySpark et SQL ainsi que sur Azure et Databricks, je conçois et maintiens des solutions de données robustes permettant de transformer l’information brute en insights stratégiques et en valeur pour l’entreprise.
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Paris (up to 50km)
Experience
- HaveaData EngineerHEALTH AND WELLNESSMay 2023 - Today (3 years and 2 months)Paris, France•Conception, développement et maintenance des ETL/ELT évolutifs sur la plateforme Databricks intégrée à Azure, ainsi que sur Azure Data Factory.•Collaboration étroite avec les équipes métiers afin de développer des applications de données répondant aux besoins, unifiant les sources et établissant un modèle de données cohérent.•Mise en place de pipelines de CI/CD via Databricks Asset Bundles et GitHub Actions.•Implémentation de la gouvernance, de la sécurité et du suivi de la qualité des données afin d’assurer la conformité au RGPD et d’améliorer la fiabilité des résultats analytiques.•Garantie de la disponibilité, de l'intégrité et de la performance des pipelines de données.•Monitoring des workflows afin d’assurer la qualité des données.•Développement et maintenance d’une documentation technique complète pour les implémentations ETL.
- SYMANEData EngineerDIGITAL AND ITDecember 2022 - April 2023 (4 months)Paris, France•Migration des use cases de Python/R vers PySpark et Databricks.•Développement d’ETL/ELT sur la plateforme Databricks intégrée à Azure, ainsi que sur Azure Data Factory.•Mise en place de déclencheurs et de mécanismes d’orchestration des workflows.•Optimisation des workflows PySpark.•Surveillance et maintenance de la plateforme de données : correction des workflows en échec, debugging.
- ARVATO - services healthcareData Scientist / EngineerLOGISTICS AND SUPPLY CHAINSeptember 2021 - October 2022 (1 year and 1 month)Paris, France•Développement de pipelines de données avec Python et Pandas.•Migration des workflows vers le cloud Azure.•Développement de requêtes SQL pour interroger les données de ventes et de SAV.•Conception et entraînement d’un modèle de traitement du langage naturel (NLP) pour la classification automatisée des emails de réclamation clients.•Réalisation d’analyses et de Dashboards pour le business.
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