Description

Data Engineer expérimentée avec plus de 7 ans d’expérience dans le développement et l’industrialisation de pipelines Big Data et d’applications distribuées.

Spécialisée dans les environnements cloud Azure, AWS et les frameworks Big Data Spark, Hadoop).

Forte capacité à concevoir, optimiser et maintenir des architectures data complexes pour des acteurs majeurs du secteur bancaire et industriel.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Thales
Data EngineerAzure/DataFactory
DÉFENSE & ARMÉE
mars 2025 - janvier 2026 (10 mois)
Vélizy-Villacoublay, France
Mise en place d’un ETL via Microsoft Fabric / Data Factory pour la
migration des données. Développement de pipelines et mise en place
d’un Lakehouse Azure.
Chargement et nettoyage des données depuis différentes sources de données AWS S3, Azure Blob Storage), bases de données PostgreSQL, en respectant l'architecture Médaillon.
Mise en place de pipelines ETL via Data Factory.
Création d’un LakeHouse Azure.
Développement de flux de transformation de données avec Databricks, PySpark et SparkSQL.
Génération de pipelines Power BI pour l’analyse comparative de la transformation des données.
Azure Data Factory PySpark Databricks Python Spark SQL
Société Générale
Data EngineerAzure
BANQUE & ASSURANCES
septembre 2022 - janvier 2025 (2 ans et 4 mois)
Fontenay-sous-Bois, France
J'ai travaillé sur le développement de pipelines pour le calcul des
risques marché, migration OnPrem vers Azure, optimisation du compute
et du stockage.
Conception et développement d’un nouveau pipeline pour l'extraction et la transformation des différents risques de marché ; lecture, analyse et mapping des données depuis le Datalake central de la SG ( Azure, Kubernetes, AKS, Spark, Java, HDFS, Azure EventHub, PostgreSQL).
Maintenance et décommissionnement partiel de l’ancien workflow d’analyse de risque (Spark, Java, Hadoop/Cloudera, Kafka, XL Deploy, HBase).
Analyse des données de l’ancien et du nouveau pipeline (Synapse, PySpark).
Java PySpark Microsoft Azure Azure Event Hub Azure Synapse
Natixis
Data Engineer Hadoop/Hbase
BANQUE & ASSURANCES
avril 2021 - septembre 2022 (1 an et 5 mois)
Paris, France
Traitement de données marché et stress tests. Sécurisation d’API REST,
TDD, gestion de volumétrie massive.
Développement de solutions pour le chargement et le traitement des différentes configurations nécessaires au scénario à partir de différents inputs (Spark, Scala, Java, Hadoop, HDFS).
Calcul des shocks sur les différents scénarios : chargement des éléments, chargement des données marché, filtre, chargement shocks, projection, comparaison, calcul (Scala, Java, Hive, HBase, Kafka, Swagger).
Java Scala HBase Hadoop Apache Kafka