Abdelaziz Feddaoui

- Collaboration étroite avec les équipes de terrain pour comprendre les besoins spécifiques en données et s'assurer que l'architecture mise en place correspondait aux exigences opérationnelles. - Conception et implémentation d'une architecture de stockage en trois couches : Bronze, Silver et Gold, - Développement en classes avec Pyspark . facilitant la maintenance et l'extension du système. - Empaquetage du code en tant que Wheel pour une distribution simplifiée. - Déploiement des Wheels sur des clusters Databricks. - Réalisations de test unitaire(Pytest) - Création et configuration de workflows automatisés sur Databricks pour alimenter efficacement les trois couches (Bronze, Silver et Gold) avec une gestion optimisée des tâches de traitement et de stockage. - Identification et mise en œuvre de techniques d'optimisation pour améliorer les performances du traitement des données, assurant ainsi une réactivité accrue du système.

Suivie la qualité de données. Outils: GCP, Bigquery, Looker • Collecte du besoin et état des lieux. • Connection Looker à Bigquery • Importation des tables dans Looker • Modélisation de la couche sémantique de Looker. • Création des dimensions et des mesures en LookML. • Création des colonnes calculées. • Création des Tables Dérivées depuis des tables de Bigquery. • Développement des KPIs pour la suivre la qualité des données (Completeness, Validity, Consistency). • Versioning des codes sur GitLab • Mise en place de plusieurs explores. • Développement et implémentation de nouveaux visuels. • Création des Dashboards sur Looker. • Collaboration étroite avec les équipes métier pour valider les résultats de la phase de recette et garantir leur satisfaction. • Déploiement en production des Dashboard • Rédaction de la documentation technico-fonctionnelle sur Confluence. • Formation des utilisateurs finaux à l’utilisation de l’Explore de Looker.