Data engineer Senior specialized in building ELT / ETL solution on modern datawarehouse and cloud (GCP / AWS ) and on-premise with strong skills in Python and Sql scripts and familiar with Data and Development operations…
Data engineer Senior specialized in building ELT / ETL solution on modern datawarehouse and cloud (GCP / AWS ) and on-premise with strong skills in Python and Sql scripts and familiar with Data and Development operations (DataOps / DevOps) .
Intégration et extraction de données, Modélisation des couches de données, Transformation des données, Provisioning automatisé de l’infrastructure cloud
Extraction en Python de données open data et internes (fichiers, APIs).
Ingestion vers GCS puis BigQuery : tables partitionnées/clusterisées pour les séries temporelles.
Orchestration sous Cloud Composer (Airflow) + Cloud Run : DAGs planifiés, gestion des dépendances, logs, alerting, reprise sur incident.
CI/CD via GitLab (tests, build images, déploiement Composer, publication GeoServer).
Extraction de données, Ingestion vers GCS puis BigQuery, Orchestration sous Cloud Composer, CI/CD via GitLab
Extraction et exploitation de données BugBounty (Kafka • Spark • TimescaleDB).
Extraction des événements depuis l’application de BugBounty via API Rest + Kafka.
Normalisation et transformation des événements via Spark.
Ingestion des événements dans TimescaleDB.
Mise en place d’une chaîne de tests automatisés (Pytest) avec couverture de code et rapports GitLab CI.
Tableaux de bord KPI : définition des indicateurs (nombre de rapports, temps de résolution, sévérité…).
Création de visualisations interactives sous Apache Superset.
Versioning & gestion des tickets via GitLab.
Extraction et exploitation de données BugBounty, Normalisation et transformation des événements, Ingestion des événements dans TimescaleDB
Mise en place et orchestration d’un DataHub autour de ClickHouse (jobs Airflow, scripts Python).
Extraction et alimentation des bases de données & KPIs via scripts SQL.
Récupération de données depuis des Web-Services et sources hétérogènes (batch).
Mise à disposition de données fiables pour Data Analysts & Data Scientists.
Qualité, sécurité & valorisation de la donnée (Tableau • GitLab).
Contrôles de qualité et suivi de la fiabilité des jeux de données.
Sécurisation et gestion des droits d’accès utilisateurs.
Création de tableaux de bord KPI et visualisations interactives sous Tableau.
Mise en place et orchestration d’un DataHub, Extraction et alimentation des bases de données, Sécurisation et gestion des droits d’accès utilisateurs
Chaîne ETL & moteur de recherche (ETL • Elasticsearch • Kibana).
Collecte, nettoyage et normalisation des données.
Création d’index et visualisations interactives sous Elasticsearch / Kibana pour l’exploration et le monitoring.
Outil de prévision de la demande (statistiques • Machine Learning).
Détection de tendances et modélisation statistique des séries temporelles (lissage exponentiel, régressions, analyses de corrélation avec facteurs explicatifs).
Conception et ajustement de modèles de Machine Learning pour améliorer la précision des prévisions.
Chaîne ETL & moteur de recherche, Création d’index et visualisations interactives, Conception et ajustement de modèles de Machine Learning
Intégration et extraction de données depuis des sources variées (ex. Oracle, Google Analytics, SAP, CRM, ODS, fournisseurs tiers) vers des bases NoSQL (BigQuery / Snowflake, s3) afin d’enrichir les modèles de données et soutenir les cas d’usage métiers.
Modélisation des couches de données en Médaillon sur Snowflake (Bronze, Silver, Gold).
Transformation des données et mise en place de tests automatisés à l’aide d’outil comme DBT.
Industrialisation des flux de données : automatisation des pipelines d’intégration via Apache Airflow (Docker).
Provisioning automatisé de l’infrastructure cloud (GCP et AWS) à l’aide de Terraform (Infrastructure as Code).
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