Modou Fall

Contexte : Cette mission s’inscrit dans le cadre de la mise en place d'une plateforme data centralisée sur Google Cloud Platform. Activités : ● Recueil des besoins métiers et cartographie des flux de données existant ● Contribution à la conception de l’architecture data ● Mise en place de buckets sur Cloud Storage et de datasets sur BigQuery ● Utilisation de Terraform pour la création et la gestion des ressources GCP nécessaires aux workloads Data ● Mise en production des modules développés via des pipelines CI/CD avec GitLab CI ● Mise en œuvre des bonnes pratiques de sécurité, gouvernance et optimisation des coûts BigQuery Environnement technologique : GCP, Terraform, GitLab CI

Contexte : Migration du patrimoine de données de SFR depuis les infrastructures on-premise (Oracle, Teradata ) vers Google Cloud Platform (GCP) Activités: • Automatisation de la création, la gestion et la maintenance des ressources Cloud nécessaires aux workloads Data sur GCP (rôles IAM, Cloud Storage, BigQuery) avec Terraform • Développement et optimisation de requêtes SQL sur BigQuery, ainsi que de pipelines d'ingestion et de transformation de données sur GCP • Utilisation des pipelines CI/CD dans le cadre de l’automatisation des déploiements via GitLab CI • Conception d'un plan d'ordonnancement et de DAGs Airflow avec Python • Réalisation de tests de non-régression pour assurer la QoS et la QoD des pipelines et des données migrées Environnement technique: Python, SQL, BigQuery, GCP, Apache Airflow, Gitlab CI, Terraform

Contexte: Mise en place d’un dispositif de suivi des interventions, basé sur des KPIs, des dashboards interactifs, et des pipelines de traitement de données automatisés. Activités: • Gestion de projet Data o Collecte des besoins Métier à travers des ateliers et définition des KPIs o Rédaction des spécifications techniques • Mise en place de pipelines de transformation de données avec DBT o Développement de modèles DBT organisés en couches (staging, intermediate, marts) o Intégration de tests unitaires, de non-régression et documentation complète des modèles o Usage avancé de macros et Jinja pour la factorisation et la réutilisabilité du code • Développement et optimisation de la performance des requêtes SQL sur Big Query o Conception de requêtes SQL avancées o Optimisation des coûts et performances des requêtes (partitions, clustering) • Mise en place de dashboards interactifs via Power BI et Looker o Développement de mesures en DAX pour établir les KPIs définis o Modélisation de données et création de visualisations Environnement technique: SQL, BigQuery, GCP, DBT, Jinja, Power BI, Looker

Contexte: Mise en place d'un système de génération d'alertes de mouvements suspicieux dans le cadre de la gestion des contrats d'assurance -vie Activités: • Développement de modèles de clustering et d'algorithmes pour l'application des règles de conformité • Conception de dashboards pour le scoring client et le suivi des performances des épargnes financières programmées • Visualisation des KPIs pour mesurer l'efficacité d'un logiciel de qualification de sinistres Environnement technique: SQL, Python, Matplotlib, NumPy, Pandas, Scikit-learn