Massi AitOuaret

Mission – Start-up SaaS (gestion intelligente des espaces de travail) : construction from scratch de la plateforme Data & IA sur Snowflake, pilotage des cas d'usage analytiques et leadership technique de l'équipe Data. – Architecture de la plateforme Snowflake (from scratch) – Conception de l'organisation multi-couches Snowflake (RAW → STAGING → DWH → DATAMART) : définition des bases, schémas, conventions de nommage, stratégie de cycle de vie (Time Travel, Fail-Safe). – Modélisation dimensionnelle en schéma en étoile (Faits: Réservations, Check-ins; Dimensions: Espaces, Bâtiments, Utilisateurs, Temps) avec gestion des Slowly Changing Dimensions Type 1 & 2 (SCD). – Déploiement de Dynamic Tables Snowflake pour la matérialisation incrémentale des agrégats métier, en remplacement des batchs planifiés. – Développement de procédures stockées PL/SQL pour le traitement, la structuration et l'analyse des données. – Capture des changements en continu via Streams + Tasks Snowflake (CDC) : détection des insertions, mises à jour et suppressions sur les tables sources pour alimenter le DWH en mode incrémental. – Ingestion JSON/CSV/Parquet depuis et vers Amazon S3 via Snowpipe (auto-ingest) et COPY INTO, gestion des schémas évolutifs (MATCH_BY_COLUMN_NAME, COLUMN_MISMATCH_ERROR). – Data Quality & observabilité – Framework de Data Quality natif Snowflake: assertions SQL automatisées sur chaque couche (taux de NULL, doublons, dérives de volume) déclenchées via Scheduled Tasks, alertes via Snowflake Alerts. – Exploration des fonctionnalités Snowflake Cortex AI (COMPLETE, EXTRACT_ANSWER ...) pour la classification automatique des verbatims utilisateurs et l'enrichissement des données d'occupation. – Gouvernance & leadership technique – Implémentation du RBAC Snowflake from scratch : hiérarchie de rôles fonctionnels par domaine, Row Access Policies et Dynamic Data Masking sur les colonnes PII, conformité RGPD. – Mise en place des standards: Object Tagging et Data Classification Snowflake, guidelines SQL/DDL, revues de code via GitHub Pull Requests, documentation sur Confluence. – Formation de 2 développeurs internes sur Snowflake via pair-programming et ateliers techniques.

Mission – Groupe de coiffure international (+3 000 salons, 20+ marques — Franck Provost, Jean-Louis David...) : développement et MCO du système décisionnel Cortex (données commerciales, RH, franchise, opérations). – Optimisation & administration Snowflake – Diagnostic des performances via Query Profiles Snowflake, refactoring avec Clustering Keys, Materialized Views et Search Optimization Service — amélioration des requêtes analytiques critiques de – Optimisation des Virtual Warehouses (auto-suspend/resume, séparation charge OLAP vs ETL, multi-cluster auto-scaling), Resource Monitors et politiques de quota. – Admin Snowflake: gestion des comptes, Data Sharing inter-organisations, Network Policies, conformité RGPD. – Développement ETL/ELT - Talend Big Data – Développement de jobs Talend (tMap, tJoin, tAggregateRow, tXMLMap, tRESTClient, tFileInputDelimited, tSnowflakeOutput) — extraction depuis l'ERP SAGE X3, le CRM CALIA et les APIs REST Franchisés / SharePoint. – Conception d'un framework de jobs Talend génériques paramétrables via tables de configuration (métadonnées de mapping source cible, règles de transformation, gestion des rejets). – Gestion d'erreurs centralisé : tDie, tWarn, table de log, notifications automatiques et procédure de reprise à chaud sur incident P1/P2. – Administration de la Talend Management Console (TMC) : ordonnancement des Plans (DAG de dépendances), monitoring des exécutions, gestion des environnements DEV/REC/PROD.

Mission - Groupe de médias B2B (Usine Nouvelle, Le Moniteur...) : développement du Moteur de Marketing Prédictif (MMP3) - scoring client multi-canal - puis refonte V2 (+35 % de performance). – Conception & implémentation des algorithmes prédictifs – Animation d'ateliers avec les équipes Marketing et IT : définition des cas d'usage de scoring, règles de segmentation client et critères de qualité des modèles. – Modélisation du DWH Snowflake dédié au MMP3 : schémas RAW / STAGING / DM, tables de faits, dimensions client, clés de substitution et SCD Type 1 & 2. – Implémentation des algorithmes de scoring via procédures stockées Snowflake (PL/SQL). – Flux ETL Talend d'ingestion depuis 8 sources hétérogènes (CSV/FTP, MySQL, APIs REST) - gestion des rejets, log détaillé et stratégie de reprise sur erreur (tFileCopy + tDie + rollback). – Zone de staging Amazon S3: upload Talend (tS3Put), organisation par domaine/date, chargement Snowflake via COPY INTO depuis stage externe S3. – Tests unitaires Talend, recette MOA et suivi de mise en production. – Refonte V2 — Intégration NoSQL & temps-réel – Intégration MongoDB (tMongoDBInput): extraction des documents imbriqués, normalisation via tExtractJSONFields + tDenormalize vers le modèle relationnel Snowflake. – Mise en place de webhooks REST (HTTP POST) pour la récupération dynamique des paramètres de campagnes en temps réel via tRESTClient + parser JSON + MERGE INTO Snowflake. – Optimisation ETL: parallélisation (tParallelize / tSynchronize), réduction des écritures disque (tBufferOutput + tFlowTolterate), batch-sizing des tSnowflakeBulkExec.

Mission – Établissement public financier (bilan > 200 Md€) : mise en place du système TRR (agrégation des notes Fitch, Moody's, S&P) et maintenance du socle applicatif (30 applications, arch. Unix AIX / SQL Server). – Maintenance, support production & gestion des incidents – Supervision de la production: surveillance des batchs ControlM, analyse des traces sous Unix AIX et SQL Server, diagnostic des deadlocks. – Gestion des incidents niveaux 2 et 3 via BMC ITSM (tickets, SLA, escalades, analyses post-mortem); rédaction des runbooks, fiches de problème et procédures d'exploitation. – Assistance MOE: corrections de procédures stockées T-SQL et PL/SQL Oracle, optimisation des requêtes (refactoring, index, réécriture de curseurs en opérations ensemblistes), gestion des transactions et locks. – Coordination des MEP : tests de non-régression, ordonnancement ControlM, fenêtres de maintenance, validation avec les équipes DBA, Windows et Gestion des flux. – Migration du système TRR - Legacy vers architecture cible – Migration des datamarts TRR-R40 (Sybase ASE → SQL Server 2016) via SQL Server Migration Assistant (SSMA) + refactoring manuel, tests de non-régression numérique. – Réécriture des batchs Unix Ksh → PowerShell Windows (gestion des codes retour, logs structurés, exceptions) et migration des ETL PL/SQL Oracle → jobs Talend, avec conservation de la sémantique métier. – Intégration des agences Fitch et Moody's: décodage des fichiers sources .mir / .mis (format binaire propriétaire), parseurs Talend (tFileInputRaw + tJavaRow + lib Java maison), chargement en SQL Server. – Algorithme de calcul de note moyenne pondérée multi-agences sous SQL Server (procédures T-SQL) : règles d'arbitrage, historisation en SCD Type 2, interface de notification des abonnés via le référentiel DIDO. – Rédaction exhaustive de la documentation: DAT (Dossier d'Architecture Technique), DIT (Dossier d'Intégration et de Tests), guides d'exploitation et procédures de reprise à destination des équipes MOA/MOE.