Marouane DRIBINE

▪ Conception et développement de pipelines d’intégration de données via Talend et Synapse ETL pour alimenter le Datawarehouse sur Synapse Dedicated Pool. ▪ Mise en place et optimisation du stockage des données brutes sur Azure Data Lake, avec la mise en place de stratégies de rétention, d’archivage et de nettoyage pour garantir l’optimisation des coûts et la conformité réglementaire. ▪ Modélisation et standardisation des données pour les exposer sous forme de modèles sémantiques, de rapports et via des APIs. ▪ Développement et maintenance des rapports Power BI et Power BI Embedded pour la visualisation et l’analyse avancée des données. ▪ Monitoring et amélioration continues des performances des pipelines d’intégration et des requêtes analytiques en T-SQL et KQL. ▪ Collaboration étroite avec les équipes métiers et techniques pour répondre aux besoins en données et proposer des solutions adaptées. ▪ Gestion et automatisation des déploiements avec Azure DevOps et CI/CD. ▪ Développement d’un template Power BI standard avec branding Silae intégré, et migration progressive ▪ Analyse et préparation à la migration vers Microsoft Fabric, incluant l’analyse des assets existants (pipelines Synapse, dataflows Gen2, entrepôts SQL dédiés et rapports Power BI) et la définition d’une architecture cible unifiée dans Fabric (OneLake, Lakehouse, Power BI).

▪ Supervision de la création de rapports décisionnels globaux. ▪ Collaboration avec des équipes technico-fonctionnelles pour la conception de solutions de données. ▪ Conduite d'ateliers clients pour recueillir des besoins ou présenter des solutions développées. ▪ Encadrement d'équipe par projet et présentation de mises à jour au management. ▪ Gestion des outils Azure Data Factory, Azure Analysis Services et Databricks pour le traitement des données. ▪ Développement et modélisation sur Databricks, au sein d’une architecture en médaillons hébergée sur Azure Data Lake. ▪ Automatisation et orchestration du traitement des données par des notebooks Databricks. ▪ Gestion des processus et supervision des déploiements CI/CD. ▪ Amélioration des performances de traitement des données grâce à l'utilisation de PySpark

▪ Développement et orchestration des notebooks Databricks sur des pipelines Azure Data Factory pour le traitement et la transformation des données. ▪ Mise en place d’un environnement conteneurisé (Docker) pour tester et valider les notebooks Databricks avant déploiement. ▪ Contribution à la maintenance, configuration et scaling des clusters Databricks, base de données et API Azure Function sur les différents environnements. ▪ Faire évoluer l’API sur Azure Function. ▪ Mettre à jour les tests unitaires. ▪ Synchroniser les repos Git. ▪ DevOps : Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD. ▪ FinOps : monitorer et optimiser les coûts. ▪ Animer les cérémonies Agile (Scrum). ▪ Développement de rapports Power BI et analyse des logs de l’Azure Function.