Samar MAMI

Participation au développement et à l'industrialisation de la plateforme Data de Heppner, en intervenant sur des projets d'ingestion, d'orchestration et de valorisation des données dans Snowflake. ❑ Développement et évolution de DAGs Airflow (Cloud Composer), standardisation des workflows selon le framework technique de l'entreprise et automatisation des déploiements. ❑ Développement de traitements Python et SQL, optimisation des performances Snowflake, sécurisation des connexions via Key Pair Authentication et participation à l'amélioration de l'architecture Data. ❑ Participation aux recettes, mises en production, résolution des incidents et accompagnement des équipes Data dans les évolutions de la plateforme. ❑ Projet RingCentral : Développement des pipelines d'alimentation des données de téléphonie, conception des workflows Apache Airflow, ingestion des données via API, transformation et chargement dans Snowflake afin d'alimenter les différents Data Marts. ❑ Projet Proof Of Delivery : Développement de traitements Talend permettant l'ingestion des métadonnées issues de bases PostgreSQL vers Snowflake, automatisation des exécutions et supervision des traitements. Mots clés : Snowflake, Apache Airflow, Google Cloud Composer, Python, SQL, Talend, PostgreSQL, GCP, Git, CI/CD, API REST, ETL, Data Warehouse.

Chargée de la conception et du déploiement d’une Data Platform sur GCP, dans un rôle mêlant architecture, encadrement technique et gouvernance. ❑ Mise en place de l’environnement data sur GCP (BigQuery, dbt), automatisation des workflows avec GitLab CI/CD, et gestion fine des droits via Terraform. ❑ Référente technique d’une équipe Analytics Engineers et Data Engineers, accompagnement quotidien, documentation structurée et mise en place des bonnes pratiques dbt. ❑ Définition d’un mode opératoire clair pour la gestion des accès IAM, réalisation d’un inventaire complet des droits et des projets GCP. ❑ Études d’architecture pour le lineage (Sifflet) et l’exposition des métadonnées dbt dans BigQuery. Mots clés : GCP, BigQuery, dbt, Terraform, GitLab CI/CD, Grafana, Python, SQL, Anaplan, SFTP

Conception et développement de pipelines de données pour collecter, stocker et traiter des données provenant de sources variées pour différents domaines. • Collecte des données depuis des datawarehouse (Redshift), des datalakes (S3) ainsi que des lakehouse (Databricks) • Transformation des données brutes, création du modèle de données, création des datasets destinés à l'analyse selon les besoins métiers avec les langages de programmation Python et SQL • Mise en place de systèmes de gestion de la qualité de données et de profiling pour garantir l'exactitude et la cohérence des données avec Glue Databrew Mots clés : ELT, Databricks, S3, Amazon Redshift, SQL, PySpark, Glue DataBrew, Tableau

Conception et développement de tableaux de bord avec Qlik pour présenter les résultats de l'analyse de données de manière claire et concise aux parties prenantes de l'entreprise. • Participer activement aux ateliers de conception des Dashboard QLIK, être force de proposition afin de répondre au mieux aux besoins des métiers, développement, suivi, tests et évolution des Dashboards. • Collecte des données depuis le Datawarehouse, création des datamarts dédiés aux différents métiers et aux applications de reporting grâce à des jobs Talend. • Création de jobs Talend dédiés à l’envoi automatique ponctuelle ou récurrent de données suite à la demande des métiers depuis les bases de données sous format spécifique (Excel, csv, ...) Mots clés : Qlik Sense, NPrinting, ELT, Talend, SQL Server, PgAdmin PostgreSQL, Akuiteo

Dans le cadre de l'activité de suivi de production de l'application PILOT, la surveillance de l'application nécessite de collecter un nombre important de données avant de les analyser pour avoir une vision sur l'état de la production. Cette activité aujourd'hui nécessite des actions manuelles et l'utilisation de différents outils. Il s'agit d'une tache sans forte valeur ajoutée pour l'équipe qui est chronophage ce qui entraine des risques d'erreurs humaines. Le besoin est donc de pouvoir rationnaliser l'ensemble du système de surveillance qui est aujourd'hui assez disparate (Shell Unix, programme Java, réception de mail, Dashboard Qlik, action manuelle, appel à l'exploitation, ticket, ...) afin de mettre en place une véritable chaine de surveillance applicative qui devra être capable de collecter les données, de les analyser et de restituer un état de la production qui englobe l'ensemble du périmètre PILOT.

L'entreprise fait la surveillance des maladies nouvelles et émergentes en Tunisie; l'objet du présent projet est d'informatiser la gestion des stagiaires recueillis , selon les procédures suivantes : o Procédure de gestion administrative des stagiaires(demande de stage, entretien, résultat, affectation de stage) o Procédure de pointage et vérification du respect de l'horaire du travail o Procédure de gestion du présence du stagiaire( absence, retard, sortie lors du travail…) o Procédure de gestion d'autorisation de sortie(autorisation, congé, mission…) o Procédure de sanction o Procédure de gestion des statistiques liées aux stagiaires(l'analyse des données)

C’est un programme mondial lancé par Huawei depuis 2008. Il vise à développer les talents TIC locaux et à promouvoir le secteur des télécommunications. * Apprendre un peu la langue chinoise et découvrir la culture chinoise. * Découvrir les locaux de Huawei. * Suivre des cours en anglais sur la 3G. * Configuration d'un Base Transceiver Station (BTS)