Yanis Lopes

• Ingestion de données sur BigQuery via Fivetran pour l'alimentation des systèmes de supply chain (demand planning, assortment etc.) • Développement de pipelines Dataform pour la création de Data Warehouses et Data Marts • Conception d'un framework de test pour Dataform • Spécification technique pour l'implémentation de tests de non-régression sur Dataform • Orchestration des pipelines avec Google Cloud Workflows et Scheduler • Déploiement et gestion d'infrastructures GCP avec Terraform (Cloud Scheduler, Workflows) • Collaboration avec les équipes supply chain pour l'analyse et la compréhension des besoins métier en données

• Conception et validation d’architecture technique autour d’un pattern de Data Quality sur Dataplex • Définition d’un modèle de DAGs Airflow générique permettant le rendering des scans de data quality • Mise en place des chaînes CI/CD (GitHub Actions) pour automatiser les releases et déploiements des DAGs de Data Quality • Développement d’une image Docker intégrant un script Python (Pydantic) pour valider la syntaxe et la structure des scans. Optimisation de la sécurité et de la performance des images Docker • Conception d’un framework de tests unitaires Dataform • Formation des équipes Data Gouvernance / Data Engineer aux nouveaux outils et rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles • Réalisation de pipelines Dataflow/Dataform pour l’ingestion de données brutes (fichiers & APIs), la création de Data Warehouses / Data Marts et l’exposition de données aux partenaires internes • Conception d’une Cloud Function pour l’anonymisation des données clients • Déploiement et gestion d’infrastructures GCP avec Terraform • Création d’un repository dédié au déploiement de User Defined Functions BigQuery en plus de sa CI/CD

Mission chez Orange: 1. Alimentation et préparation des données sur BigQuery pour les Data Scientists et data analysts 2. Spécification, programmation et industrialisation des algorithmes : Spécifier, industrialiser et maintenir les modèles de transformation de la data 3. Préparation et automatisation des traitements de données sur Google Cloud Platform : Tester et optimiser les traitements des données, création de workflow pour automatiser les process 4. Utilisation de Git/GitLab, Terraform, Google Workflow, Dataproc etc..

• Développement d’une application web d’aide à la décision business en python (Django) • Développement d’une application de détection d’anomalies en python (pandas/Numpy/PyQT) • Automatisation de tâches redondantes en python • Gestion de projet dans un cadre agile SCRUM

• Développement d’une application Business Intelligence (en JAVA) • Rédaction des spécifications • Développement de l’application • Rédaction du plan de test