Zouhair JANATI-IDRISSI

– Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines ETL/ELT multi-sources sous DBT conformes à une architecture Medallion (Raw / Normalized / Harmonized / Hamonized-Analytics) sur BigQuery; – Développer et maintenir l'Infrastructure as Code de la plateforme sous Terraform, avec intégration CI/CD via Azure DevOps (pipelines de déploiement, gestion des releases); – Contribuer à la structuration de la data platform en data products réutilisables, dans une logique d'architecture Data Platform; – Mettre en place des pipelines d'ingestion événementielle via Pub/Sub pour la gestion des messages et events en temps réel; – Paralléliser les traitements de données via Google Workflow; – Optimiser la performance et les coûts des requêtes BigQuery; – Collaborer avec les data architectes, PO et PM pour cadrer les besoins métiers et les traduire en solutions techniques; – Rédiger les documentations techniques sous Confluence.

– Garantir la stabilité et la maintenance de la plateforme d'orchestration sous Airflow; – Collecter et stocker les données sur HDFS et FTP, les traiter en utilisant Spark.

– Extraire, structurer et analyser les données de la Place de l'emploi public en utilisant R; – Créer des livrables de visualisation de données adaptés aux besoins métiers.

– Concevoir et implémenter des Data Marts orientés domaines métiers (Sales, Supply, Customer) selon une approche Data Mesh, avec ownership clair de la donnée par domaine; – Développer des dashboards dynamiques sous Power BI et Looker Studio selon le besoin client; – Monitorer et améliorer en continu les processus utilisés sous BigQuery; – Partager les bonnes pratiques BigQuery afin d'améliorer les performances et réduire les coûts.

– Piloter la migration des machines virtuelles et bases de données vers Compute Engine et BigQuery; – Créer des dashboards dynamiques avec Looker Studio pour le suivi de facturation RH.

– Orchestrer les différents services avec Apache Airflow; – Collecter et stocker les données sur Google Storage et BigQuery, paralléliser les traitements via Dataflow; – Former et accompagner les équipes à l'adoption des outils GCP et au transfert de compétences.