Alassane Sall

Projet : • Mise en place d’un POC Data Warehouse moderne avec GCP, dbt et Prefect • Conception d’une maquette décisionnelle Power BI à partir de données Excel Activités Principales : • Conception et configuration du Data Warehouse sur GCP o Mise en place de l’environnement analytique sur GCP o Paramétrage des ressources avec gestion automatique de la reprise et de la suspension des traitements avec Google Run o Extraction et traitement des données via SQL sur Google BigQuery o Planification des jobs avec Google Scheduler o Exécution des jobs avec Google Run • Développement des transformations de données avec dbt o Mise en place d’une architecture de transformation par couches avec dbt o Création des couches : - Bronze : ingestion et stockage des données brutes - Silver : nettoyage, normalisation et standardisation des données - Gold : création des tables métiers et indicateurs analytiques o Développement des modèles SQL de transformation des données o Implémentation de traitements incrémentaux (incremental models) sur la couche Gold pour améliorer les performances et réduire les temps de chargement • Mise en place des contrôles de qualité des données o Développement de fichiers de tests pour valider la qualité et la cohérence des données o Mise en place de règles de validation sur les champs critiques o Contrôle de l’unicité, de la complétude et de l’intégrité des données o Validation des transformations réalisées dans les différentes couches du pipeline o Détection des anomalies et sécurisation des flux de données • Data Quality et Remédiation o Analyse des modèles de données et identification des incohérences métier. o Définition et implémentation de règles de gestion permettant la détection des anomalies de données. o Identification et traitement des doublons, données manquantes et incohérences de référentiels. o Analyse des écarts de qualité de données et proposition d'actions de remédiation. o Mise en œuvre d'indicateurs de suivi de la qualité des données. o Contrôle de la cohérence des données entre les différentes couches du Data Warehouse (Bronze, Silver, Gold). o Validation des règles métier appliquées aux transformations de données. • Tests & Recette Data o Conception et exécution de plans de tests de validation des données. o Vérification de la conformité des données entre les systèmes sources et les couches analytiques. o Contrôle des agrégations et des indicateurs métiers avant mise à disposition aux utilisateurs. o Participation aux recettes et validation des résultats avec les équipes métier. • Orchestration et automatisation des pipelines o Mise en place de l’orchestration des workflows avec Prefect o Automatisation de l’exécution des pipelines de transformation o Gestion des dépendances entre les différentes étapes de traitement o Planification et supervision des workflows de données o Suivi de l’exécution des jobs et gestion des erreurs • Analyse et préparation des données sources o Analyse de deux feuilles Excel contenant des structures de données différentes o Identification des incohérences et des écarts de format o Homogénéisation des données pour constituer un jeu de données unique et exploitable o Nettoyage des données : gestion des valeurs nulles, doublons et formats incohérents o Standardisation des colonnes et des libellés métier • Transformation des données avec Power Query o Import des données Excel dans Power BI o Création des étapes de transformation dans Power Query o Définition et correction des types de données (texte, date, numérique, devise, etc.) o Création de colonnes calculées et transformations métier o Optimisation des requêtes de préparation des données • Modélisation décisionnelle o Conception d’un modèle en étoile adapté aux besoins de reporting o Identification des tables de faits et des dimensions o Création des relations entre les tables o Mise en place de la sécurité des données via Row-Level Security (RLS) pour contrôler l’accès aux informations selon les profils utilisateurs

Contexte : RH Perspectives, cabinet spécialisé en ressources humaines, ne disposait pas de Système d’Information RH (SIRH) pour gérer l’onboarding, les contrats, les congés, les missions, les pointages et le offboarding. L’objectif était de créer une solution complète et intégrée pour digitaliser ces processus. Tâches : • Concevoir et mettre en place l’ensemble des modules RH nécessaires. Actions : • Développement des modules en Python, XML, JavaScript et SCSS. • Automatisation des rappels (fin de contrat, évaluations) et envoi de rapports hebdomadaires de présence. • Déploiement d’un assistant IA pour répondre aux questions liées au Code du travail et aux conventions collectives. Résultats : • Mise en place d’un SIRH intégré couvrant l’ensemble du cycle de vie des collaborateurs. • Digitalisation des processus RH, avec un gain de temps significatif et réduction des tâches manuelles. • Sécurisation et conformité des données sensibles. • Amélioration de l’expérience employé et meilleure visibilité pour les managers.

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✅ Contexte : En tant que Développeur chez KIWI, j’ai participé au développement d’une application web en intégrant des fonctionnalités et en créant une architecture microservices pour exposer les services de l’entreprise. J’ai aussi contribué à la qualité du code, facilitant l’intégration. ✅ Tâches : ✔️ Conception de l’architecture microservices pour exposer les services de l’entreprise. ✔️ Ajout de fonctionnalités sur l’application web. ✔️ Création d’APIs et de microservices avec Spring Boot pour la communication interne/externe. ✔️ Documentation de chaque microservice. ✔️ Suivi de la qualité de code via Sonarqube. ✅ Actions : ✔️ Structure modulaire exposant les services pour une meilleure intégration. ✔️ Amélioration de l’expérience utilisateur de l’application. ✔️ Interfaces RESTful avec Spring Boot pour l’exposition de services. ✔️ Création d’une pipeline CI avec GitHub Webhooks, Jenkins et SonarQube pour automatiser le suivi qualité et détecter rapidement les vulnérabilités. ✔️ Rédaction pour chaque microservice, couvrant fonctionnalités et configuration. ✔️ Notification en cas d’erreurs critiques pour une résolution rapide. ✅ Résultats : La mise en place de l’architecture microservices a facilité l’exposition des services de l’entreprise et leur intégration. L’automatisation du contrôle de qualité a renforcé la fiabilité du code, et la collaboration avec les équipes a permis une prise de décision plus rapide et éclairée.

- Concevoir des applications mobiles de localisation en flutter - Rédiger des documentations - Ajouter des fonctionnalités sur une application de localisation existante