Ismail D.

• Développement des data products et de banques de données partagées (BDP) utilisant PySpark et Spark Scala dans des environnements cloud Databricks et on-premise Cloudera Hadoop • Orchestration et automatisation des traitements de données via Apache Airflow pour optimiser les flux de travail • Monitoring et supervision des BDP et des ressources YARN à travers des tableaux de bord Grafana pour assurer la performance système • Développement d'indicateurs de qualité des données avec calcul et visualisation utilisant Scala, PostgreSQL et Power BI pour garantir l'intégrité des données

- Conception et déploiement d'une architecture cloud AWS pour traiter des dizaines de millions de points de données toutes les 15 minutes. Tech stack : Terraform, AWS (EC2, S3, Kinesis data streams, Glue, Athena, QuickSight) - Modélisation et optimisation de la base de données PostgreSQL, réduisant la taille de la base et divisant par trois le temps d'exécution des requêtes. - Développement d'une application web Flask pour le chargement de données et la visualisation avec Dash/Plotly. Tech stack: PostgreSQL, Flask, Python, JavaScript, Plotly - Veille technologique continue sur les nouvelles technologies liées à l'ingénierie des données, avec un focus sur les outils de gestion de la qualité des données.

Développement d'une application web pour la gestion de stock d'un entrepôt, incluant la conception de la base de données. Automatisation de tâches sur Google Sheets via des scripts en JavaScript, améliorant l'efficacité des processus. Création d'un script VBA pour générer automatiquement des fichiers PDF à partir des données clients dans des fichiers Excel, facilitant la signature des documents.