Description

je suis un étudiant assez jeune ce qui fait de moi un travailleur très motivé. de plus j'assimile très vite ce qui me permet dévoluer en permanence dans mon domaine. enfin inutile de vous dire que peu importe la difficulté de la mission, je sais qu'il y a une solution à porter de main

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Rosières-près-Troyes (jusqu’à 50 km)

AXA Partners
Big data engineer/analytics/AI engineer
BANQUE & ASSURANCES
août 2025 - Aujourd'hui (10 mois)
Paris, France
Développement et maintenance de pipelines d’ingestion et de transformation de
données à l’aide d’Azure Data Factory et Azure Databricks, pour automatiser et
fiabiliser les flux de données.
Conception, développement et maintenance de pipelines ETL robustes et scalables
pour l’intégration, la transformation et la mise à disposition des données dans un
environnement Big Data.
Construction et modélisation de Data Warehouses et Datamarts (modèles en étoile
et en flocon) afin de soutenir les besoins d’analyse et de reporting des équipes métiers.
Participation à la conception et à la mise en œuvre de chaînes CI/CD via Azure
DevOps, en collaboration avec les équipes IT, pour automatiser les déploiements et
industrialiser les traitements.
Gestion et développement sur la plateforme Databricks : création de scripts Python,
gestion des clusters, automatisation des processus et promotion vers la production

Implémentation d'application d'analyse et d'automatisation de processus grâce à l’IA generative
Gen AI Azure Data Factory Data Analytics ETL Databricks
SNYPE
Data engineer
TÉLÉCOMMUNICATIONS
juillet 2024 - août 2025 (1 an et 1 mois)
Paris, France
Développement et optimisation de scripts pour le décodage , le mapping et la
gestion de milliers de fichiers au quotidien.
Traitement et structuration des données : Utilisation d'ETL pour les processus
d’agrégation, de tri et de regroupement des données pour la production de dashboard
précis et fiables.
Supervision et gestion des flux de données : Surveillance de la chaîne d’exploitation,
identification proactive des anomalies.
Gestion des incidents et amélioration continue : Analyse des erreurs, résolution des
incidents liés au traitement des fichiers pour renforcer la robustesse et l’efficacité des
processus Big Data
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