Chawki Trabelsi

Deux missions réalisées dans le cadre de la modernisation et de l'industrialisation de la plateforme de données de CELINE (LVMH). GCP

• Préparation et animation d'ateliers d'architecture en lien avec les besoins métier

• Définition des modes d'ingestion pour différentes sources de données

• Déploiement des ressources et services sur Google Cloud Platform

• Développement de jobs d'ingestion génériques (GCS → BigQuery)

• Migration du datawarehouse existant vers BigQuery

• Définition et développement des règles métiers de validation et de rejet

• Mise en place de tests automatisés pour comparer les résultats legacy vs cloud

• Implémentation des mécanismes de scheduling, logging et monitoring (Cloud Logging, Monitoring)

• Rédaction des spécifications techniques et de la documentation

• Accompagnement de l'équipe dans la prise en main de la nouvelle plateforme Conception et développement de pipelines d'extraction/ingestion depuis Salesforce, Y2, SharePoint, API, etc. Animation d'ateliers métiers pour affiner les besoins fonctionnels Modélisation des données et définition de l'architecture centrale (ventes, pricing, clients, produits, commandes) Participation à la migration de l'ERP de JD Edwards (JDE) vers SAP : adaptation des pipelines, refonte des modèles de données, mise à jour des règles de gestion

• Coordination avec les équipes ERP pour assurer la continuité et l'intégrité des données lors du basculement JDE → SAP

• Mise en place des règles de validation, gestion des rejets et suivi de la qualité des données (KPI)

• Migration des modèles vers Dataform GCP

• Supervision des pipelines de traitement et des datasets Power BI

• Documentation des processus et bonnes pratiques

Mission d'amélioration et d'industrialisation de la Data Platform de Servier dans un environnement GCP.

• Développement de pipelines d'extraction de données depuis diverses sources (Salesforce, SAP, SharePoint, API, etc.)

• Ingestion et traitement des données dans BigQuery

• Migration des transformations SQL vers dbt pour industrialisation et meilleure gouvernance

• Migration des workflows CI/CD de GitHub vers GitLab (Cloud Build → GitLab CI)

• Déploiement de ressources et services sur Google Cloud Platform

• Implémentation de règles de validation et gestion des rejets

• Suivi de la qualité des données via des KPI dédiés

• Supervision complète des pipelines (extraction, ingestion, transformation, rafraîchissement Power BI)

• Rédaction de la documentation technique (processus, outils, architecture)

• Environnement technique :

◦ Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, GKE, Cloud Run, Cloud Build, IAM, Artifact Registry, Logging, Monitoring, Cloud SDK)

◦ Python, SQL/SQLX, dbt, GitLab CI, Kubernetes, Terraform

◦ JIRA, Confluence

Migration de la plateforme de données Renault d'un environnement on-premise vers Google Cloud Platform (GCP).

• Migration des workflows Hadoop vers Cloud Dataproc

• Portage des requêtes Hive vers BigQuery

• Définition des règles de rejet et des contrôles de qualité des données

• Conception et développement de pipelines Dataflow et requêtes SQL

• Mise en place de tests de validation pour garantir la conformité entre données migrées et source on-prem

• Rédaction de la documentation technique et transfert de compétences aux équipes internes

• Technologies utilisées :

◦ Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc, Dataflow, Airflow, Logging, Monitoring, IAM, Cloud SDK)

◦ Python, Scala, SQL, Spark, Hive, Hadoop

◦ Terraform, JIRA, Confluence, Datadog