Ilyes Braham

– Conception et implémentation d'une solution de reporting comptable et fiscal pour des contrats d'assurance – Industrialisation de pipelines data automatisés sur Azure Databricks – Mise en place de contrôles de data quality et monitoring garantissant fiabilité et disponibilité – Développement de traitements PySpark et réduction des coûts compute Azure via tuning & partitioning – Mise à disposition de datasets exploitables par les équipes métier (Excel, SQL, notebooks Databricks) – Revue de code et accompagnement développeurs data – Contribution à l'autonomie des utilisateurs finaux via des capacités de self-service data

– Contribution à une plateforme de feature store (beta testing & feedback produit) – Développement de features data avec Pandas / Koalas – Mise en place de tests unitaires (Pytest) garantissant la fiabilité des features – Participation à la conception de pipelines data et à la gestion du versioning – Collaboration étroite avec les équipes plateforme via GitLab

– Conception et déploiement de pipelines data scalables (PySpark, Airflow, SQL) – Industrialisation de cas d'usage finance & risk (fraude TVA, risque crédit, RWA) – Mise en œuvre de CI/CD (Jenkins) avec tests automatisés – Déploiement et maintenance d'une plateforme MLflow – Restitution métier via PowerBI et Streamlit

– Développement de pipelines data en PySpark / SQL – Contribution à des projets data en environnement bancaire – Montée en compétence sur les contraintes finance, risk et conformité – Collaboration étroite avec équipes data et métier – Développement de pipelines de données avec Airflow pour l'orchestration des traitements – Pré-traitement et transformation des données avec Python / Dask – Mise en place d'outils CLI en Bash pour l'activation et l'exécution des pipelines – Réalisation d'un POC de pipeline d'ingestion de fichiers Excel avec restitution sur un dashboard Spotfire – Rédaction de documentation technique et participation aux phases de UAT (User Acceptance Testing) – Travail en environnement Agile sur des projets data à usage métier

– Analyse et formalisation des besoins métiers en collaboration avec les équipes data et fonctionnelles

– Fais passer des kholles en anglais