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Marwen A.MA

Marwen A.

Data Engineer (PhD)

470 €/jour
Lyon, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Marwen

Data Engineering / Analytics Engineering

- Collecte et intégration de Data (via API, Databases, Datawarehouses, Datamart, Datalake, SQL, NoSQL…)
- Transformation des données stockées Extract, Transform, Load (ETL) et/ou Extract/Load/Transform (ELT)
- Stockage de la data en différents formats (SQL, NoSQL, JSON)
- Création et maintien de tables d’agrégations
- Documentation de la base de données (BDD)
- Migration bases de données
- Data Orchestration: Orchestration des flux de données

  • Français

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • APRR
    Data Engineer
    GRANDE DISTRIBUTION
    décembre 2024 - mai 2025 (5 mois)
    Lyon, France
    • Proposition d’une architecture de données évolutive pour la construction d’un data warehouse.
    • Automatisation des pipelines avec Datakui pour interroger le data warehouse sur Snowflake, réduisant ainsi le temps de traitement.
    • Conduite d’ateliers métier pour recueillir les besoins liés aux indicateurs et suivre les évolutions en fonction des nouveaux besoins.
    • Mise à disposition des indicateurs pour les métiers via Power BI.
    • Documentation des solutions mises en place via DataGalaxy pour garantir une gestion optimale des connaissances.
    • Mise en place de processus CI/CD via Azure DevOps pour une livraison continue et une gestion optimale des déploiements.
    • Garantir la maintenabilité des solutions tout en respectant les délais de livraison.
    • Rédaction de la documentation des solutions mises en place et gestion du versioning des développements.
    • Déploiement des solutions en production.
    • Expertise en transformation et gestion des données sur Snowflake.
  • Groupe APICIL
    Tech Lead -Data Engineer
    mai 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 1 mois)
    Lyon, France
    Tech Lead -Data Engineer à Micropole en mission chez APICIL
    • Expérience de reconstruction de base de données :
    - Expertise en transformation de données.
    - Maîtrise des éléments/composants AWS.
    - Maîtrise de l'entrepôt de données Snowflake.
    • Normes PRGD , Reporting Standard ,PRDG Prestaprévoyance ,PRDG Presta Santé ...
    • Responsable des développeurs et des solutions technologiques
    • Compétences : snowflake · Matillion ETL · SQL · Amazon Web Services
  • Ponant
    Data Engineer
    juillet 2022 - mai 2023 (10 mois)
    Lyon, France
    Data Engineer à Micropole en mission chez PONANT
    • Migration d'un ancien datamart (dwh) vers le nouveau moteur data vault:
    Tests unitaires, tests d’intégration,Analyse du besoin /Ateliers métier.
    • Reporting (QuickSight):
    Traitement des tickets bugs et évolutions .
    • Technologie Cloud AWS
    Stockage de Données (Redshift, S3, RDS),traitements de données & Calcul (Lambda, Step Function, Ec2) ETL(Glue, Appflow)
    • Python (reverse Engineering)
    • Modélisation DataVault

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Formations

  • Data Engineer
    Global knowledge
    2022
    • Culture générale des systèmes d’informations (Big Data, Data Warehouse, Data Mart) • Perfectionnement en programmation orientée objet (Python, Java). • Mise à niveau en base de données relationnelle et non relationnelle (SQL, NoSQL avec Mongo DB) • Initiation à l’administration Linux (Commandes, Shell, Scripts) • Utilisation des systèmes distribués Apache (Hadoop HDFS, Spark) • Apprentissage du Cloud via Microsoft Azure Data • Mettre en place et intervenir sur des environnements containérisés
  • DATA Scientist
    centralesupélec openclassroom
    2021
    7 projets : 1) Analyser des données de systèmes éducatifs (Exploration, nettoyage et visualisation de données). 2) Conception d'une application de santé publique en relation avec la nutrition (Analyses statistiques univariées et multivariées et entrainement d'un modèle de Machine Learning pour prédire le NutriScore.) 3) Prédictions de consommation électrique de bâtiments (problème de régression, gradient boosting, validation croisée) 4) Segmentation clients d’un site d’e-commerce (clustering K-means) 5) Classification des biens de consommation : NLP, CV et deep learning (TensorFlow, Keras, OpenCV, NLTK) 6) Implémentation un modèle de scoring (classification binaire), développement d'un dashboard interactif (Streamlit) 7) Déployer un modèle Big Data dans le cloud (AWS, PySpark)

Compétences (11)

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