Bienvenue sur le profil Malt de Mehdi !
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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Langues
Catégories
Compétences (8)
Mehdi en quelques mots
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
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
- 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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