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
- Secteur bancaireSr. Data Engineer / Agile Scrum Master / Architecte DataBANQUE & ASSURANCESjanvier 2026 - Aujourd'hui (7 mois)Paris, FranceScrum Master / pilotage Agile :- animation des cérémonies Agile, préparation des PI, gestion des dépendances inter-équipes,- coordination transverse et représentation de l’équipe auprès des parties prenantes afin desécuriser l’exécution et les engagements de livraison.POC et migration vers Databricks:- développement de POC, définition de l’architecture cible et élaboration du plan de migration versDatabricks.
- AlchimieSr. Data Engineer / Chef de projet Data / Architecte DataCINÉMA & AUDIOVISUELjanvier 2020 - novembre 2025 (5 ans et 10 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.
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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