WASSIM BORCHANI

• Développement des pipelines ADF pour intégrer des données provenant de divers ERP, bases de données et listes SharePoint dans un Datalake. • Utilisation de plusieurs tables JD Edwards telles que F0411, F0911, F43121 and F0006 • Mise en œuvre des règles métier dans les notebooks Databricks, en les transférant vers un framework interne utilisant IntelliJ. • Mise en place de pipelines DLT (Delta Live Tables). • Migration d'un projet Azure Databricks vers AWS pour explorer une approche multicloud. • Optimisation des Jobs Spark et réduction des coûts de stockage, améliorant ainsi l'efficacité globale du système. • Contribution au projet de migration Unity, assurant une intégration et une fonctionnalité sans faille, ce qui a conduit à une amélioration de l'efficacité dans la gouvernance des données. • Mots-clés : Databricks, Spark, PySpark, Python, Scala, SQL, Azure, ADF (Azure Data Factory), AWS, JD Edwards, Coupa

• Conception et proposition d'une architecture pour la mise en œuvre du RGPD dans une logique de Référence Client Unique (RCU). • Implémentation d'une chaine d'ingestion des demandes de droit à l'oubli soumises par les différentes applications sources et deposées dans des buckets S3 • Exécution de tâches de pseudonymisation avec PySpark, garantissant la conformité aux réglementations sur la protection des données. • Gestion des processus de suppression des clients après une période de conservation spécifiée, améliorant ainsi la gouvernance des données chez Cora France. • Mots-clés : Spark, PySpark, Python, SQL, AWS

• Conception et mise en œuvre d'un Référentiel Client Unique (RCU) sur une plateforme Big Data, améliorant l'accessibilité des données. • Développement de tâches d'ingestion et de processus de normalisation utilisant PySpark, garantissant l'intégrité des données. • Mise en place de pipelines de déploiement continu avec Azure DevOps, optimisant le processus de déploiement. • Rédaction du Document d'Architecture Technique, fournissant une vue d'ensemble complète de la conception du système. • Mots-clés : Spark, PySpark, Python, SQL, Azure

• Mise en place d'un Référentiel Client Unique pour plusieurs parcs d'attractions à travers l'Europe, améliorant l'intégration des données clients. • Utilisation de Spark pour le traitement des données, garantissant un traitement efficace de grands ensembles de données. • Réalisation d'expériences sur Databricks pour explorer des solutions de données innovantes. • Mise en œuvre de la conformité au RGPD, protégeant la confidentialité des données des clients. • Mots-clés : Databricks, Spark, SQL, AWS, Talend