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Haitam DadsiHD

Haitam Dadsi

Lead Data Engineer / Architecte Data

780 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Haitam

Tech lead Data avec une expertise significative dans la conception et la mise en œuvre d'architectures de projets IA/ML (Batch, Streaming, Lambda), travaillant sur des pipelines de données volumineuses : récupération des données via des pipelines de traitement pour alimenter les phases d'entraînement. J'ai travaillé sur des programmes de traitement du langage naturel (NLP) et de Computer Vision, déploiement de différents modèles d'apprentissage en profondeur à l'aide de Flask, Azure Functions et Docker, ainsi que la surveillance de différents services déployés à l'aide de différentes techniques de monitoring (Azure Monitor, ELK).
Expérience solide en ingénierie Cloud : conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Azure Data Factory, de l'extraction des données au traitement jusqu'au déploiement de solutions et à la surveillance des services.
  • Français

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Sodexo
    Tech lead Data and AI
    novembre 2024 - novembre 2025 (1 an)
    Migré des pipelines PySpark vers dbt, garantissant performance, maintenabilité et respect des standards modernes de modélisation des données.

    Conçu et mis en œuvre des pipelines dbt en appliquant les meilleures pratiques et conventions à travers les couches staging, intermediate et warehouse.

    Développé des scripts d’automatisation CI/CD en Bash pour simplifier les phases de test, de déploiement et de livraison des modèles dbt et des jobs Python Databricks.

    Maintenu et optimisé les ressources cloud Azure, incluant les Storage Accounts, Azure Data Factory, Databricks et Azure Machine Learning Services (AMLS).

    Amélioré les performances des jobs Databricks via l’optimisation des requêtes, l’optimisation Delta Lake, les stratégies de partitionnement et la gestion du cycle de vie (OPTIMIZE, VACUUM).

    Réalisé des activités FinOps, en surveillant l’utilisation des infrastructures et les coûts tout en mettant en place des optimisations pour améliorer l’efficacité financière.

    Supervisé l’ingestion et l’intégration de nouvelles sources de données telles que Dremio, GrubHub et Soeze, en utilisant des connecteurs PySpark JDBC, les API CosmosDB et Databricks SQL Warehouse.
    Azure Databricks PySpark SQL Azure Data Factory DBT
  • Invivo Digital factory
    Lead Data engineer
    janvier 2024 - juin 2024 (5 mois)
    • Mise en place de l'architecture Médaillon de Databricks (Bronze, Silver, Gold)
    • Collecter les données des capteurs d'usines/malteries
    • Data Curation et cleaning
    • Création de workflows databricks pour alimentation des tables targets
    • Assurer la mise en place des mesures de cybersécurité pour protéger les données sensibles
    • Encadrement d'équipes juniors de data engineers
    • Mise en place de workflows Databricks permettant le suivi de la qualité des données
    • Suivi des meilleures pratiques en PySpark
    • Optimisation des requêtes SQL et pyspark
    • Utilisation de Git pour le contrôle de version
    • Mise en place de CI/CD pour automatiser les tests et les déploiements Environnement Technique : Azure Data Factory, Azure Databricks, Pyspark, PostgreSQL, Azure Devops
    Azure Databricks PostgreSQL PySpark SQL Azure DevOps
  • Groupe Réussir
    Lead Data Engineer | Architect
    janvier 2023 - décembre 2023 (11 mois)
    • Mise en place de l'architecture Cloud Data (Azure Data services)
    • Mise en place des pipelines Azure Data factory pour ingestion des données des différentes Sources (API, DB on Prem, Routeurs de mails…)
    • Encadrement des équipes et Review du code
    • Assurer les Mises en Prod (Azure Devops)
    • Procédures stockées pour transformation de la Data et alimentation du Datawarehouse
    • Animation des workshops design pour améliorer la scalabilité du code et sa performance
    • Assurer la mise en place des mesures de cybersécurité pour protéger les données sensibles
    • Mise en place de workflows Databricks permettant le suivi de la qualité des données
    • Développer les tests unitaires et d'intégration afin d'assurer le bon fonctionnement du code Environnement Technique : Azure Data Factory, Azure Databricks, Pyspark, SQL, Azure Devops
    Azure Databricks Azure DataFactory Azure DevOps SQL Python

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Formations

  • Master, Big Data & Cloud Computing
    Université Hassan II Aïn Chock de Casablanca
    2018
    Master, Big Data & Cloud Computing
  • Bachelor of Business Intelligence
    Université Hassan II Aïn Chock de Casablanca
    2016
    Bachelor's degree , Business intelligence

Certifications

Compétences

Catégories