À propos de Majdi
Ingénieur Data senior avec une expertise en architecture big data, traitement de données massives et cloud (Databricks, AWS, GCP). Expérimenté sur des projets à forte volumétrie, de la conception de pipelines batch & streaming à l’exposition via APIs ou dashboards.
J’interviens à la fois sur les volets techniques et projet, avec un souci constant de performance, de sécurité (RGPD) et d’optimisation des coûts. Enthousiaste et curieux, je me tiens en veille constante sur les évolutions cloud et les bonnes pratiques DevOps/DataOps.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- AlchimieSr. Data Engineer / Chef de projet Data / Architecte DataCINÉMA & AUDIOVISUELjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Paris, FranceEnvironnement : Databricks, AWS (Glue, Lambda, S3, ECS, IAM, DynamoDB,API gateway), Terraform, GitLab CI/CD, PySpark, Delta Lake, Tableau, FastAPI, FalconAPI, Python,Spark Conception d’une architecture RGPD complète sur AWS : chiffrement, contrôle d’accès et archivage à froid des données sensibles. Développement et optimisation de pipelines Databricks (PySpark, Delta Lake) pour la collecte, la transformation et la mise à disposition des datasets analytiques. Mise en place d’une architecture Modern Data Stack (batch, streaming, temps réel) pour la génération automatisée de KPIs et reporting en continu. Automatisation des déploiements cloud avec Terraform et GitLab CI/CD, garantissant traçabilité et gouvernance IaC. Migration on-premises → Databricks AWS : refactoring Spark, intégration d’APIs REST et réduction des coûts d’infrastructure. Développement d’APIs data et dashboards analytiques (FastAPI, Tableau) pour la consultation et le suivi des performances métier.
- HappnBI & Data EngineerDIVERTISSEMENTS & LOISIRSdécembre 2018 - décembre 2019 (1 an)Paris, FranceConception et maintenance de pipelines streaming avec Java SDK Beam pour le traitement distribué en temps réel. Développement et orchestration d’ETL batch sous Apache Airflow / Google Cloud Composer, avec plus de 200 DAGs exécutés quotidiennement. Modélisation et fiabilisation des couches data (DWH, Datamarts) dans BigQuery : déduplication, nettoyage et transformations analytiques.
- PhotoboxBI & Data EngineerCOMMERCE DE DÉTAILjuin 2016 - décembre 2018 (2 ans et 6 mois)Paris, FranceEnvironnement : QlikView, Qlik Sense, Redshift, SQL, HTML, JavaScript Conception et développement d’applications décisionnelles et de solutions de suivi en temps réel pour les équipes métiers. Création de dashboards temps réel pour le pilotage de la production industrielle (QlikView, HTML, JavaScript). Supervision et automatisation des rechargements QlikView : extraction, transformation et génération des QVDs (Qlik Sense, SQL, Redshift).
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Formations
- Diplôme d'Ingénieur en informatiqueESPRIT2016Diplôme d'Ingénieur en informatique
- Licence appliquée en système informatique et logicielISI Ariana,Tunis2013Licence appliquée en système informatique et logiciel
Certifications
- AWS Certified Data Engineer – AssociateAmazon Web Services Training and Certification2025
- Databricks Certified Data Engineer ProfessionalDatabricks2025