Ilyes Nedjai

Conception et déploiement de pipelines de données ELT/ETL sur l'environnement Azure pour alimenter le Data Warehouse Développement de scripts de transformation de données complexes en Python et SQL, optimisés pour le traitement de gros volumes Modélisation de données dimensionnelle (schémas en étoile et flocon) pour structurer le Data Mart et faciliter l'analyse BI Migration et refonte de flux de données existants vers des solutions plus performantes utilisant Databricks et Spark Utilisation avancée des librairies Python pour la manipulation de données (Pandas, Polars, NumPy) afin d'accélérer les temps de traitement Développement et maintenance de tableaux de bord interactifs sous Power BI et Qlik Sense pour le suivi des KPI stratégiques Réalisation d'analyses exploratoires approfondies pour détecter des anomalies, des fraudes potentielles ou des tendances de marché Collaboration avec les équipes métiers pour traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques précises Mise en place de règles de gestion et de tests de qualité de données automatisés pour garantir la fiabilité des reportings Optimisation des performances des requêtes SQL et des modèles de données pour réduire la latence des tableaux de bord Refonte de l'ergonomie et de l'UX des rapports existants pour améliorer l'adoption par les utilisateurs finaux Réalisation de preuves de concept (POC) intégrant des algorithmes de Machine Learning avec TensorFlow et PyTorch Administration et gestion des droits d'accès sur les espaces de travail Power BI et les bases de données Participation à l'élaboration de la couche sémantique pour unifier les définitions des indicateurs au sein de la DSI Veille technologique et test de nouveaux outils pour l'amélioration continue de la stack Data Accompagnement des utilisateurs métiers dans la prise en main des outils de Self-Service BI Documentation technique des flux de données et des règles de calcul pour assurer la maintenabilité des projets