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Armel E.AE

Armel E.

Analytics|Data Engineer MicrosoftFabric|Databricks

400 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Armel

Depuis mes débuts en 2014, j’ai construit mon parcours autour de la donnée, en intervenant sur l’ensemble de la chaîne décisionnelle. Au fil de mes expériences, j’ai évolué dans différents univers :
• la data,
• les outils d’ETL,
• les outils de datavisualisation,
• ainsi que les outils de test et de qualification.

Je suis également enthousiaste à l’idée de continuer à découvrir et maîtriser de nouveaux outils à travers mes prochaines missions.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • SELECTOUR
    Data Architect | Data Engineer | Data Analytics Engineer
    VOYAGE & TOURISME
    novembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)
    PROJET 1 - VENTES
    Dans le cadre de la transformation digitale et de la mise en place d'une gouvernance de la donnée,
    l'Agence de Voyage X a souhaité renforcer le suivi et l'analyse des réservations effectuées par ses
    agences auprès des centrales de réservation.
    Réalisations :
     Recueil et formalisation des besoins métiers, en lien direct avec les directions opérationnelles
    et la DSI
     Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques, incluant les mappings sources-cibles
    et les règles de gestion d'intégration (Json, Rest)
     Modélisation avancée selon les approches OneLake, Lakehouse, Delta Lake, Warehouse,
    Médaillon, Data Mesh et Data Vault
     Conception et mise en place de pipelines de déploiement Fabric pour automatiser les
    livraisons entre environnements DEV/TEST/PROD avec Git/GitHub et CI/CD Azure
    DevOps
     Intégration de Copilot in Fabric et Data Agent pour accélérer le développement des pipelines
    via la génération automatique de code Python/T-SQL
     Implémentation de transformations complexes via dbt pour la modélisation des données de
    ventes et la création de datamarts spécialisés
     Conception et déploiement de vues Lakehouse (MLV) pour exposer les données complexes
    via des interfaces SQL simplifiées
     Utilisation de Copilot for Power BI et DAX pour générer automatiquement des rapports de
    ventes avec résumés narratifs
     Développement de chaînes d'ingestion automatisées (AWS S3 / Azure Blob Storage →
    OneLake) via Microsoft Fabric Pipelines et Azure Data Factory
     Orchestration via Power Automate
     Construction de modèles sémantiques et dashboards Power BI interactifs avec DAX avancé
    pour le suivi des ventes et marges
     Surveillance proactive avec KQL et intégration à Azure Log Analytics
    Microsoft Fabric Microsoft Power BI Microsoft Azure Azure DevOps Azure Databricks

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