Mohamed Ali FAROUKI

· Mission Chez Air liquide Mission : Conception, ingestion des données, mise en production et maintenance des projets existants. Rôle et responsabilité : ❖ Plateforme DIS : - Support et maintenance opérationnelle des flux de données existants. - Stockage de données structurées dans une base de données (Redshift). - Utilisation des machines (Bastion) certifié HDS pour traiter les données de santé identifiables et personnelles. - Utilisation de la modélisation Data Vault 2.0 pour répondre aux besoins en termes de résilience, de traçabilité d’agilité et de scalabilité. ❖ Plateforme UDP : - Développement des Data pipelines sur UDP (Unified Data Plateform), VIA une API d’ingestion, une partie des données sources sont stockées au format Iceberg dans la Landing Zone en s’adaptant à l’architecture et ses limitations techniques proposés par l’équipe GDO (Global Data Operations) en utilisant DBT-Glue et SQL. - Stockage de données structurées dans des fichiers parquets (Iceberg). - Mise en place et gestion des processus de CI/CD pour assurer le déploiement continu des pipelines de données. - Collaboration avec d’autres membres de l’équipe pour concevoir et implémenter des solutions techniques. - Utilisation de la modélisation Data Vault 2.0 pour fournir une base solide qui prend en charge l'intégration, le stockage et la récupération des données d'une manière hautement adaptable, évolutive et propice à l'agilité de l'entreprise. - Utilisation de l’architecture en médaillon (Bronze, Silver, Gold). - Développement des macros pour faciliter et uniformiser certaines étapes clés dans la chaîne d’ingestion et éviter la redondance de code. - Développement de requêtes SQL complexes et de scripts Python pour le traitement et la manipulation des données. Environnement technique : • AWS ( Glue, Step Functions, Redshift, Lambda, Athena, Aurora, SNS, SQS, EventBridge, Crawler). • DBT , SQL, Python. • Git. • Data Vault 2.0 (HUB, SAT, LNK, MSAT).

• Concevoir, développer et maintenir plus de 50 pipelines de données pour extraire, transformer et charger des données provenant de diverses sources internes et externes en utilisant des outils ETL tels que Pentaho et Tableau Prep Builder. • Développer des jobs en utilisant PySpark pour traiter de grandes quantités de données, les automatiser avec Airflow et stocker les données structurées dans PostgreSQL et les données brutes dans Cassandra. • Collaborer avec le Data Architect pour configurer Spark et ses services, garantissant ainsi une performance optimale. • Participer à la migration des jobs sur Jenkins depuis le serveur local vers le cloud AWS, en étroite collaboration avec l'équipe infrastructure. • Réduire de 40% le temps d'exécution des pipelines de données en utilisant des techniques de partitionnement, d'indexation et de parallélisme. • Collaborer étroitement avec les équipes Energy Management, Marketing, Service clients, Ventes, Recouvrement et Digital Factory pour comprendre leurs besoins en matière de données et fournir des solutions adaptées. • Interroger les données stockées dans PostgreSQL ou des fichiers Excel, puis générer des rapports et des visualisations avec Tableau Desktop avant de les publier sur Tableau Cloud. • Surveiller et maintenir les jobs sur Jenkins, Tableau Cloud et Airflow pour garantir leur bon fonctionnement. • Assurer l'astreinte en dehors des heures de travail régulières pour résoudre les problèmes urgents liés aux infrastructures et aux pipelines de données, en appliquant des mesures correctives pour diagnostiquer et résoudre les problèmes dans les meilleurs délais.

• Développer une application web destinée au département Marketing de la banque en utilisant la méthode de scraping à travers le moteur de recherche « Google ». • Sécuriser l'application avec Json Web Token (JWT) en utilisant SpringSecurity • Assurer la maintenance évolutive et corrective de la solution web. • Analyser et visualiser le comportement des bots de scraping. Technologies utilisées : • Angular7/SpringBoot/MongoDB Méthodologie de travail : • Agile (SCRUM)

• Détailler les différentes applications qui tournent dans le système bancaire en spécifiant les architectures et les environnements techniques utilisés. • Créer une architecture d’entreprise qui permet la description, l’analyse et la visualisation des applications en utilisant le logiciel « Archimate » afin de détecter exactement les applications endommagées en cas d’un bug. 2ème partie : • Développer une application pour la gestion des employés (CRUD). Technologies utilisées : • Vb.Net/MySQL