Taha Yassine Benbrahim

Conception et mise en place d'une architecture Data Platform moderne en architecture Médaillon (Bronze -> Silver -> Gold) sur Spark et dbt-spark, avec focus stratégique sur Data Quality et la fiabilité des indicateurs actuariats

Réalisations principales :

* Architecture Data en Médaillon : ingestion des données brutes (Bronze), nettoyage et standardisation (Silver), puis valorisation (Gold) pour l’actuariat, le reporting et les besoins réglementaires.

* Data Quality à grande échelle : mise en place de plus de 120 règles DQ (complétude, unicité, exactitude, cohérence) via un framework automatisé (macros dbt + YAML générés en Python).

* Projets Actuariat UC Entreprises (2019–2024) : développement de pipelines de rapprochement entre primes réelles et estimées (DIM, PE, etc.) sur des catégories clés (60, 61, 63, 66) et plusieurs garanties (Décès, Invalidité, Maladie…).

* Orchestration et Industrialisation : automatisation des flux via Airflow (32+ DAGs) et déploiement des modèles sur un cluster Spark intégré à MinIO et Dremio.

* Optimisation & Support Métier : fiabilisation des données pour les actuaires, contrôle des écarts financiers, mise en place de rapports de suivi automatisés.

Intégré au département Risque, au sein de l’équipe Datalake de BDSI, avec la responsabilité de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines Big Data pour le reporting réglementaire et la conformité.

Réalisations principales :

Ingestion & Stockage : intégration des données issues de SAB, stockage en parquet et création des tables associées sous Hive.

Data Factory : alimentation et transformation des données pour les besoins de reporting (Cognos, Oracle).

Industrialisation des traitements : mise en place et automatisation des pipelines d’ingestion, scripts ksh pour les déploiements via Jenkins.

Support & Transfert de compétences : accompagnement des équipes Outre-Mer dans la passation du périmètre applicatif.

Optimisation & Refactoring : amélioration des performances et qualité du code existant, résolution d’incidents et anomalies.

Échanges inter-équipes : génération et transfert de fichiers CSV/PDF pour intégration par d’autres entités via CFT.

CI/CD & Gouvernance : validation des merge requests, chiffrage des évolutions et contribution à la roadmap technique.

Pilotage et industrialisation de projets stratégiques autour de la gestion du risque et de la transition climatique, en environnement hybride GCP + Azure.

Réalisations principales :

📌 Projet 1 : Surveillance Continue du Risque (SCR)

* Intégration de données externes (Factiva Dow Jones, INSEE) pour enrichir le référentiel contreparties.

* Développement de pipelines temps réel avec Event Hub + Spark/Databricks pour l’ingestion et la transformation des flux.

* Création de modèles et KPI calculés en PySpark, stockés et exploités via Azure SQL.

* Indexation et mise à disposition des données via Azure Search pour un usage Front-End.

* Participation à l’industrialisation de modèles ML pour la détection d’anomalies.

* Code review, validation des merges requests et maintien en conditions opérationnelles.

📌 Projet 2 : Risque Climatique Physique (RCP)

* Conception et mise en place de l’architecture technique du projet RCP sur GCP.

* Développement et orchestration des traitements via Airflow + PySpark.

* Mise en place de pipelines CI/CD (Jenkins, Terraform, Ansible) et automatisation des flux (CTRL-M pour transferts réseaux → buckets GCP).

* Déploiement en production et suivi de la recette.

* Conception de modèles en étoile pour les besoins BI et Reporting réglementaire.