Farès Amiar

- Pilotage de l’optimisation et de la modernisation du pipeline de données produit de BEE, en combinant les données d’audience TV (CTV, replay, linéaire, segmentée) avec les données de sessions web provenant de plusieurs fournisseurs. - Réécriture des traitements distribués lourds en PySpark, en utilisant le partitionnement, l’optimisation des opérations de shuffle, les points de contrôle (checkpoints), la mise en cache et l’optimisation des jointures afin d’améliorer les performances d’exécution et l’utilisation des ressources. - Conception de pipelines de normalisation et de couches de supervision SQL dans Hive/Trino pour améliorer la cohérence, le contrôle qualité et la visibilité sur des sources de données hétérogènes. - Contribution centrale à la migration vers Airflow sur Kubernetes, notamment sur l’orchestration des DAG, le développement de charts Helm, l’observabilité avec Grafana et DataHub, la collaboration CI/CD et la mise en place de tests automatisés.

Utilisation de la librairie NLTK dans le cadre de NLP sur des données issues de scraping Supervision des ateliers pratiques (analyse de dataset, utilisation d'algorithmes, ...) Travail sur un sujet de fond avec gestion d'ateliers sur la data science

Gestion des dossiers de départ Suivi de l'activité via Excel Gestion de la base de données Access

Développement d'applications en React, Vue, Angular Analyse et pré-processing de datasets Réalisations de dataviz en d3.js

Intégration de maquettes sous WordPress Analyse et pré-processing de datasets Réalisations de dataviz en d3.js

Numérisation des documents de l'entreprise Gestion du cloud de l'entreprise