Yassine Dehbi

• Conception et mise en place d'une \textbf{plateforme de données sur Microsoft Fabric}. • Collecte et intégration de données provenant de différentes sources : ERP, API et Data Lake. • Développement de \textbf{pipelines de traitement et d’orchestration des données} pour automatiser l’ingestion et la transformation. • Mise en place de traitements distribués pour la transformation et la préparation des données analytiques. • Optimisation des performances des traitements et structuration des données pour les usages BI et analytiques. • Environnement : Microsoft Fabric, Spark, Data Pipelines.

• Migration des fluxETL Talend vers une architecture ELT moderne basée sur Snowflake et dbt. • Refonte des pipelines de transformation pour exploiter les capacités de calcul de Snowflake. • Développement et maintenance de modèles dbt pour la transformation et la structuration des données analytiques. • Mise en place de bonnes pratiques de versionning et de déploiement via Bitbucket. • Environnement : Snowflake, dbt, Bitbucket

• Développement de pipelines d’ingestion pour l’alimentation du DATAHUB à partir d’API externes. • Traitement et structuration des données liées aux contrats de cession et d’acquisition. • Automatisation des workflows de traitement et intégration dans la plateforme de données. • Environnement : Azure Data Factory, Databricks, Azure DevOps

• Conception et déploiement d’une application de gestion de stock et de prédiction du stock cible. • Développement de pipelines de traitement de données avec une volumétrie supérieure à 12 millions de lignes par jour. • Mise en place d’une architecture de données pour l’analyse et la gestion opérationnelle. • Développement de l’interface applicative avec Power Apps et gestion des données via Dataverse. • Environnement : Azure Data Factory, Azure SQL, Databricks, Power Apps, Azure DevOps.