Amayas Mahmoudi

• • Développement et maintenance de pipelines de données et de workflows automatisés sur Google Cloud Platform (GCP), principalement dédiés à l'automatisation des campagnes publicitaires des clients.

• • Gestion de la récupération et du stockage de volumes de données critiques dans Google Cloud Storage (GCS) et BigQuery.

• • Optimisation des requêtes SQL et du stockage sous BigQuery pour améliorer les performances et réduire les coûts.

• • Conception et déploiement d'agents IA autonomes en Python pour automatiser le lancement et la vérification des campagnes publicitaires, réduisant ainsi drastiquement le risque d'erreur humaine.

• • Mise en place du déploiement continu via GitLab CI/CD et rédaction des documentations techniques pour assurer la maintenabilité des solutions.

• • Conception, développement et automatisation de pipelines de données de bout en bout pour prédire les délais de déploiement (Fibre), intégrant des sources variées (API, bases SQL).

• • Mise en place d'architectures Data Warehouse (DWH) et modélisation de schémas adaptés aux besoins analytiques, garantissant la qualité et la fiabilité des données.

• • Automatisation et orchestration des flux de données sous Talend, SQL et Python.

• • Participation à l'orchestration CI/CD (Docker, Git) pour le déploiement, la supervision et la reproductibilité des solutions Data et des modèles de Machine Learning en production.

• • Conception de tableaux de bord Power BI connectés aux entrepôts de données et collaboration avec les équipes métiers pour cadrer les besoins.

• • Développement de scripts (Python, SQL) et de flux Dataiku pour optimiser la préparation, le nettoyage et la fiabilisation des jeux de données opérationnels.

• • Première approche de la modélisation de données et intégration de briques algorithmiques dans des workflows pour optimiser les processus métier.