Zouhaier Khelifi

– Déployer des entrepôts de données Snowflake multi-domaines (marketing, centre d'appels, paie, rh) – Modéliser les données en s'appuyant sur l'architecture Data Vault pour renforcer la traçabilité et l'auditabilité – Concevoir et industrialiser des pipelines ELT avec Matillion, DBT, Snowflake et AWS, intégrant des sources hétérogènes (MySQL, SQL Server, MongoDB, S3) – Piloter la migration Talend vers Matillion, réduisant la dette technique et améliorant la maintenabilité des workflows – Mettre en place des workflows automatisés de monitoring et d'alerte avec Kafka et AWS Lambda, réduisant de 90% le temps d'analyse des incidents en production – Réaliser un POC de visualisation avec Metabase pour les équipes métier – Implémenter des tests automatisés de qualité de données avec Great Expectations, détectant 95% des anomalies avant et après déploiement – Collaborer avec équipes Produit (PO) et DevOps dans un cadre Agile – Encadrer et monter en compétences de profils juniors Data

– Collecter et exploiter les données de performance et de sécurité des serveurs clients hébergés sous Docker – Automatiser l'ingestion et le traitement des logs (Python, Docker) avec Power BI, réduisant de 25 % le temps de détection des incidents et déployer l'application sur un environnement de test dédié

– Concevoir de workflows ETL (SSIS, SQL Server) pour alimenter un entrepôt décisionnel (ventes, clients, stocks) – Concevoir et déployer de tableaux de bord Power BI interactifs pour le suivi des ventes, la segmentation clients et la performance des produits, soutenant la prise de décision commerciale – Développer un modèle de prévision (ARIMA) pour optimiser la gestion des stocks et anticiper la demande, améliorant la précision de 20 % – Déployer la solution de reporting et de prévision sur l'ERP de l'entreprise, rendant les indicateurs accessibles directement aux responsables métier

– Concevoir et déployer une architecture de collecte de données automatisée en production, assurant la mise à jour quotidienne et la fiabilité des données – Automatiser la collecte et l'ingestion de données Open Data via scraping et API, centralisées dans MySQL – Développer une solution de monitoring des changements de données, réduisant les mises à jour manuelles de 80% – Documenter la solution et ses processus pour faciliter la maintenance et l'utilisation