À propos de Khalil
Data Engineer Senior avec 6 ans d’expérience dans la conception de plateformes data à grande échelle en banque et fintech. Expert en Python, Spark et systèmes distribués, avec un solide historique en automatisation, optimisation des performances et développement assisté par LLM. Prouvé dans la livraison de pipelines end‑to‑end, l’amélioration de la qualité des données et l’accélération des déploiements au sein d’équipes internationales.
Français
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Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Allemand
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- BNP ParibasData Engineermars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 4 mois)Paris, France• • Livré et maintenu plus de 20 projets de data engineering aux niveaux de complexité, contraintes de performance et exigences réglementaires variés, au sein de l'équipe DataHub soutenant plusieurs entités de la banque.• • Conçu et développé de pipelines d'ingestion et de transformation end‑to‑end, en collaboration avec les business analysts et les équipes techniques pour affiner les besoins et garantir des déploiements fluides en production.• • Prétraité et transformé des données brutes en formats exploitables, assurant un routage fluide à travers les différentes couches S3 à l'aide de Python et PySpark.• • Alpha‑testé des modèles locaux d'IA générative et fourni des retours améliorant leurs performances et utilisé les assistants pour accélérer le développement des pipelines et la documentation sur des 10+ de projets.• • Implémenté des contrôles automatiques de la qualité des données et génération de rapports pour garantir la fiabilité et la gouvernance des données.• • Optimisé des performances des processus existants sur plusieurs projets simultanés, réduisant drastiquement les temps de traitement et améliorant l'efficacité globale du système.• • Proactivement conçu et développé des outils d'automatisation utilisés par 40+ utilisateurs dans 4 pays, supprimant les tâches manuelles et accélérant les déploiements. accélérant les mises en production.TECHNOLOGIES: Python, Pyspark, SQL, Microsoft SQL Server, Git, Bitbucket, Jenkins, S3, Autosys, Docker, Local LLMs, Jira
- APTEAData Engineerseptembre 2022 - février 2023 (5 mois)Paris, France• • Conçu un pipeline d'extraction de données de bout en bout et d'une API pour analyser le texte et les éléments de style de documents non structurés, les transformant en schémas pour une génération basée sur des Template.TECHNOLOGIES: Python, Pandas, Text processing, Git, Flask, Postman
- ValueData Engineeroctobre 2021 - août 2022 (10 mois)Tunis, Tunisia• • Construit un Data Warehouse entreprise from scratch pour les équipes Risque et Opérations Bancaires de la BIAT en concevant des pipelines scalables (Pyspark, Talend) pour traiter de vastes volumes de données financières.• • Livré des démos bi‑hebdomadaires aux parties prenantes bancaires, assurant alignement et transparence tout au long du projet.• • Orchestré l'ingestion et la transformation de données complexes issues de multiples plateformes bancaires (Oracle, Temenos T24, APIs SWIFT), en convertissant des flux XML non structurés vers des schémas optimisés du Data Warehouse.• • Proactivement conçu des outils Python réduisant les cycles de développement jusqu'à ×10, limitant les erreurs humaines et permettant une validation exhaustive détectant des anomalies invisibles via les QA manuelles.• • Reconçu l'architecture pour introduire du traitement parallèle, réduisant les fenêtres de traitement jusqu'à ×6 tout en appliquant des standards stricts de chiffrement et de confidentialité des données.
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- Master M2 TRIED en big dataUniversité Paris Saclay2019Master M2 TRIED en big data