Hamza Ouchene

- Conception et développement de flux ETL selon des spécifications techniques pour répondre aux besoins du service décisionnel. - Analyse des besoins fonctionnels et techniques pour les traduire en solutions performantes, en étroite collaboration avec les équipes métiers. - Participation à la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques des workflows. - Gestion des anomalies post-production et développement de mappings et workflows from scratch.

- Conception et développement de flux ETL pour répondre aux besoins critiques du service décisionnel, à partir des spécifications techniques et fonctionnelles. - Collaboration avec les équipes métiers pour affiner et adapter les livrables en fonction des enjeux stratégiques de la mutuelle. - Mise en place et optimisation des pipelines CI/CD avec GitLab, garantissant des déploiements fluides et fiables. - Assistance technique et mentorat auprès des développeurs pour maintenir des standards de qualité élevés dans un environnement exigeant.

- Conception et développement de flux ETL : Traduire les besoins métiers en solutions de traitement de données via Talend, tout en assurant l’intégration de données provenant de systèmes variés dans un entrepôt décisionnel. - Analyse des besoins métiers : Collaborer étroitement avec les équipes métiers et les analystes décisionnels pour comprendre les exigences et définir les spécifications techniques et fonctionnelles des flux. - Optimisation des pipelines de données : Mettre en place et optimiser des processus ETL robustes, fi ables et évolutifs, tout en assurant une gestion optimale des volumes de données. - Encadrement technique : Fournir un support technique et une expertise aux développeurs juniors et assurer la qualité des livrables dans le respect des standards de l’entreprise. - Suivi des performances : Assurer un suivi régulier des performances des flux de données, analyser les incidents et proposer des solutions d’amélioration continue.

- Migration des processus ETL : Conduire la migration technique des flux ODI vers SSIS, en assurant une transition fluide tout en maintenant la performance et l'intégrité des données. - Encadrement technique : Diriger et encadrer l'équipe de développeurs pour garantir la bonne implémentation des flux SSIS et le respect des normes techniques défi nies. - Qualité des livrables : Assurer la qualité et la conformité des livrables en mettant en place des mécanismes de validation et de recette rigoureux pour tester et valider les flux migrés. - Automatisation et industrialisation : Participer à l’industrialisation des processus en optimisant les environnements de développement, de test et de production pour garantir une livraison fiable et continue. - Suivi des performances et incidents : Superviser la gestion des incidents en production et proposer des solutions correctives en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques.

- Déploiement des processus de traitement de données sur AWS, en utilisant des services tels qu'AWS S3 pour le stockage des données, EC2 pour le calcul scalable, et AWS Lambda pour l'automatisation des workflows de traitement de données - Mise en place de classifications automatiques et de méthodes de clustering sur des données massives - Développement d'un outil de text mining pour découvrir des connaissances utiles à partir de grandes quantités de données textuelles - Environnements Techniques détaillés SQL, R, ggplot2, dplyr, caret, tm, AWS (S3, EC2, Lambda), Linux, Windows, PostgreSQL, Git,Python - Outils / Méthodes utilisés méthodes de clustering, classifications automatiques, text mining

Stage de 3 mois : - Développement et application de méthodes de Classification, Traitement des données, etc ... - Analyse de données/statistiques spécialisées en classification mathématique et prédiction de données, principalement en langage R. - Analyse prédictive. Codage d'algorithmes mathématiques pour le nettoyage et la mise en forme de données, leur analyse, classification, et la prédiction de données futures à l'aide de bases de données de départ.

Sujet: Projet Big Data-Business Intelligence: -Analyse et interprétation des pics (fréquence, période…) . -Prédiction des résultats des tests déjà réalisé par une plateforme externe. -Analyse logistique.