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Mehdi Gati

cloud data engineer gcp

Peut se déplacer à Paris

  • 48.858705
  • 2.342865
Nouveau
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Mehdi.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait :
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Préfèrerait éviter:
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
Taille d'entreprise
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
  • ≥ 5000 personnes

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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E-mail vérifié

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Catégories

Compétences (8)

Mehdi en quelques mots

Je suis un data ingénieur certifié Google Cloud avec de l'expérience dans le domaine du Cloud, de la data et du DevOps. J'ai de solides antécédents en matière de livraison de projets réussis sur la Google Cloud Platform (GCP), notamment le développement de plateformes Big Data, la mise en place de DAGs ELT, la transformation de données, la création de pipelines CI/CD, la garantie de la conformité des données, l'optimisation de Cloud Composer, la réplication de tables et de vues depuis des serveurs sur site vers BigQuery, et la création de solutions personnalisées pour le suivi des données financières.

Je maîtrise Python et Java, et j'ai de l'expérience avec les technologies d'ingénierie des données telles que Apache Airflow, dbt, Dataform, Apache Beam, Apache Spark et PubSub/Kafka. J'ai également de l'expérience avec les outils DevOps tels que Docker, Terraform, Packer, Datadog, Octopus Deploy et GitLab CI/CD. J'ai travaillé avec des bases de données telles que Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL et Datastore, et j'ai de l'expérience dans l'environnement cloud de GCP.

Je suis très organisé, soucieux du détail, et capable de communiquer efficacement avec les parties prenantes techniques et non techniques. Je m'engage à rester à jour avec les dernières technologies et les meilleures pratiques dans le domaine.

Je suis disponible pour des contrats à temps plein ou à temps partiel et je suis ravie d'apporter mes compétences et mon expérience à votre équipe. N'hésitez pas à me contacter si vous avez des questions ou si vous souhaitez discuter d'un projet potentiel.

Expériences

Devoteam G Cloud

Agence & SSII

Cloud Data Engineer

92300 Levallois-Perret, France

septembre 2021 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)

Client : LVMH - Moët Hennessy Louis Vuitton
Project : Development of the Moët Hennessy Big Data platform based on Google Cloud.
- ELT workflows based on Airflow deployed in Cloud Composer
- Data transformation using dbt
- CI/CD pipelines for resource and infrastructure deployment on GCP environments
- Data compliance (RGPD)
- Monitoring and optimization of Cloud Composer
- Documentation, knowledge transfer and business support Technologies used : Google Cloud Platform (GCP), Python, SQL, Cloud Composer (Airflow), BigQuery, Gitlab CI, Terraform, dbt, Docker, Cloud Run, PubSub, Cloud Build, Data Studio, Jira, Confluence

Client : Air Liquide
Project : PoC project for the financial follow-up of the group's strategic plan. Migration of the group's Excel data to a solution built around Google Cloud solutions.
- Definition of the requirements and architecture with the business
- Implementation of real time ELT pipelines for data ingestion
- Data consolidation on BigQuery and Connected Sheets
- Documentation, knowledge transfer and business support Technologies used : Google Cloud Platform (GCP), Python, SQL, BigQuery, Cloud Functions, PubSub, App Script, Connected Sheets, Storage

Groupe TF1

Presse & médias

Data Engineer

Paris, France

février 2021 - août 2021 (6 mois)

Within the digital branch of Le Groupe TF1 (Unify), I have worked on automatic generation of editorial content for the brand Les Numériques. Missions :
- Training on Google technologies: GCP, Google Analytics, Data Studio
- Development of ELT data pipelines based on Airflow & BigQuery
- API Deployment of an adapted solution based on the finetuning of Text-To Text open source models
- Monitoring on Google Data Studio for the models in production
- Documentation, testing, business support Technical environment : Python, SQL, Google Cloud Platform (GCP), Cloud Composer (Airflow), BigQuery, Cloud Run, Gitlab CI, Pytorch, Flask, Docker, Data Studio

Recommandations externes

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