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Faouz El Fassi

data engineer start-up/scale-up

Peut se déplacer à Paris, Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Faouz.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 10km autour
  • Paris et 20km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (8)

Faouz en quelques mots

Data engineer et entrepreneur depuis 4 ans, j'ai fortement participé à la création de l'infrastructure data de Drivy (acquis par Getaround pour 300M$), j'ai précédemment fondé Insidor une marketplace de recrutement, et précédemment, j'étais apprenti Data engineer chez HSBC.

Mes spécialités sont la création de pipelines ETL robustes, résilientes et observables en utilisant Airflow, ainsi que la mise en place et la gouvernance de data warehouse sur Redshift et Snowflake.

J'aimerai aider à créer une infrastructure data de reporting et/ou de machine learning dans une start-up formant son équipe data.
Je peux par exemple vous aider à mettre en place un data warehouse, ingérer vos données de production, mettre en place des solutions de visualisation et d'exploration, pour vous permettre de mieux exploiter vos données.

De nature pédagogue et perfectionniste j'aime transmettre le savoir, je donne par ailleurs des cours à l'université Paris-Dauphine et l'école Polytechnique à des M2 et Master of science depuis plus de 2 ans. J'y enseigne, dans un cours introductif, le paradigme MapReduce et Apache Spark.

Disponible pour une ou plusieurs missions courtes entre 2 CDI.


Merci pour votre intérêt pour mon profil !

Expériences

Drivy

Automobile

Data Engineer

Paris, France

septembre 2017 - Aujourd'hui

Within the Data Engineering squad we are in charge of:

- building the core data infrastructure and tools,
- working closely with product, growth and trust & safety analysts for extracting data from diverse sources and transforming it according to various needs,
- the Data warehouse, deploying and maintaining data viz. and exploration software,
- provisioning and monitoring the ETL stack.

Tech stack:
Airflow, AWS (EC2, EMR, Aurora/RDS, Kinesis, Pinpoint), Snowflake Computing, Spark, Redash, Tableau, Python.
airflow aws snowflake spark redash tableau python etl

Recommandations externes

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Formations