Hocine Kadi

Au sein de la squad Data Enablers & Self-Service de la Data Factory de bforbank, je contribue à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data GCP, en livrant des data products fiables et exploitables par les équipes internes. – Pipelines ELT & architecture : Conception et déploiement de pipelines ELT multi-formats (CSV, XML, JSON, Avro) de GCS vers BigQuery via une architecture médaillon, avec orchestration par cronJobs Kubernetes gérés sous Helm et Kustomize (environnements rec/prod). – DBT & modélisation : Industrialisation de modèles dbt (SQL + tests de non-régression) pour le reporting réglementaire et les datasets self-service BigQuery ; migration de requêtes legacy avec documentation des règles métier et des mappings. – Qualité & fiabilité : Mise en place de contrôles qualité via SQL dynamique (EXECUTE IMMEDIATE) pour surveiller les volumétries inter-datasets, et détection proactive d'anomalies en production. – CI/CD & observabilité : Gestion du cycle de vie des environnements (rec/prod) via GitLab CI/CD, Kustomize overlays et Terraform ; rédaction de runbooks et guides de debug. Environnement technique : Python, SQL, Shell, BigQuery, GCS, Kubernetes (GKE), Helm, Kustomize, dbt, GitLab CI, Terraform, Looker

France Télévisions accélère sa stratégie « data-driven » avec un lakehouse sur GCP pour centraliser les données des audience, consommation et streaming. Recruté pour piloter l’ingestion et garantir la fiabilité, la sécurité et la conformité du socle data, j’ai mené : • Analyse & cadrage : recueil des besoins métiers (audience, marketing, diffusion), réalisation d’ateliers de design thinking pour aligner IT et métiers. • Développement de pipelines : mise en place de workflows Cloud Composer (Airflow) combinant Dataproc PySpark, Dataflow (Apache Beam), Cloud Functions et Pub/Sub pour ingérer, nettoyer, enrichir et historiser les données en batch et quasi-temps réel. • Qualité & tests : définition de benchmarks et critères d’acceptance, implémentation de tests (unitaires, de non-régression) et automatisation des campagnes QA via GitLab CI/CD. • Sécurité & conformité : conception de politiques IAM granulaires et VPC-SC, chiffrement des datasets, automatisation du droit à l’oubli et journalisation BigQuery pour répondre aux exigences RGPD. • Observabilité & reporting : création de tableaux de bord Cloud Monitoring et Looker Studio pour suivre la latence, l’erreur et le volume d’ingestion ; mise en place d’alertes proactives (Pub/Sub → Cloud Functions). • Architecture “médaillon” (Bronze/Silver/Gold) : conception, implémentation et versionning d’un Delta Lake stratifié assurant traçabilité fine, gouvernance des schémas et optimisation des temps de requête. • Gouvernance des données : publication de modèles BigQuery documentés et gestion du catalogue via Dataplex. • Optimisation coûts & performance : tuning Spark (partitionnement, caching Delta) et requêtes BigQuery (clustering, matérialisation). • Automatisation & CI/CD: Gestion de l’infrastructure as code sous Terraform/Terragrunt, pipelines CI/CD GitLab CI pour livraisons sûres et reproductibles. • Accompagnement & transfert de compétences : rédaction de documentation, animation de workshops internes et mentoring de junior data engineers pour favoriser l’appropriation des bonnes pratiques. Environnement technique : Python, PySpark, Dataproc, Dataflow (Apache Beam), Delta Lake, Cloud Storage, Airflow, BigQuery, Pub/Sub, Cloud Functions, Dbt, Terraform, Terragrunt, GitLab CI, Cloud Build, Looker Studio

Dans le cadre de l’automatisation du processus de facturation, j’ai mené une double mission couvrant l’intégration des données d’activité et l’orchestration d’appels API vers Zoho Invoice : • Analyse & conception fonctionnelle : • Recueil des besoins avec les équipes RH et comptabilité pour cartographier les données CRA (MySQL) et définir les règles de facturation (jours, taux, conditions exceptionnelles). • Définition d’un modèle de données cible et élaboration du schéma d’échange (payload JSON, mapping des champs). • Développement de jobs Talend • Création de flux ETL Talend pour extraire quotidiennement les comptes-rendus d’activité depuis la base MySQL, appliquer les règles de calcul (jours ouvrés, congés, RTT) et générer des fichiers intermédiaires. • Implémentation de composants tREST et tXML/tJSON pour consommer et formater les appels vers l’API Zoho Invoice (authentification OAuth, création de factures, récupération de statuts). • Gestion des erreurs & reprise • Mise en place d’un framework de logs détaillés (Talend Log4j) et de notifications automatiques (e-mail/Slack) en cas d’échecs ou de données manquantes. • Conception de routines de retry et de rejets pour isoler les records bloquants et assurer la continuité du batch. • Orchestration & planification • Scheduling des jobs via Talend Administration Center et coordination avec le service exploitation (cron, supervision). • Mise en place de checkpoints pour valider l’enchaînement des tâches (extraction → transformation → API → reporting). • Tests & validation • Développement de tests unitaires Talend (scénarios “jours normaux”, “mois avec RTT/congés”) et de tests de non-régression sur les exports JSON. • Organisation de campagnes de recette conjointe avec les RH et la comptabilité, correction des écarts avant mise en production. • Documentation & transfert • Rédaction de runbooks opérationnels, procédures de dépannage et guide utilisateur pour le service comptabilité. • Animation d’ateliers de formation auprès des consultants et des équipes support pour faciliter l’appropriation du nouvel outil. Environnement technique : Talend Open Studio/Administration Center, MySQL, Java/JEE, REST API (Zoho Invoice v3), JSON/XML, Log4j, cron/TAC scheduler, Slack notifications.