À propos de Mouhammad
J'aide les entreprises et les particuliers dans la conception, mise en place et l'automatisation de leur Data Lake et de leurs Data Warehouses. Dans une démarche d'amélioration progressive, je propose une architecture et des stratégies de pipeline ETL adaptées aux besoins.
Conformément aux bonnes pratiques DevOps, je propose des solutions refactoring d'infratructure pour les entreprises et les particuliers souhaitant adopter une démarche Cloud Native orienté orchestration de conteneurs ainsi que la mise en place de pipelines CI-CD.
J'aide aussi à l'adoption et à la migration vers le Cloud avec des processus automatisés ainsi qu'à la migration de données et des workloads.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- CMA CGMData EngineerTRANSPORTSmai 2024 - septembre 2024 (5 mois)Lyon, France• Contexte :
- Equipe de 6 personnes
- Projet de refonte du preprocessing
- Méthodologie Scrum & Jira
• Objectif :- Refonte du preprocessing Legacy du projet Optisow
- Création d’un module de lecture de fichiers au format EDI utilisé en transport maritime
- Fournir un plan de refactoring
• Missions :- Etude des règles du shipping et de l’optimisation du chargement des porte-conteneurs de la CMA-CGM
- Conception d’un data model permettant de structurer les données de BAPLIE (plan de baie) des fichiers au format EDI
- Développement d’un module de parsing de fichiers EDI (shipping) + support sur les incidents en production
- Refactoring des règles fonctionnelles qui a permis une réduction de plus de 66% du code
- Ajout des bonnes pratiques de design pattern en documentation sur Confluence
- Implémentation d’un algorithme de “restow” permettant d’optimiser le placement des conteneurs lourds en cale
- Fourniture d’un plan de refactoring avec toutes les bonnes pratiques à suivre pour les futures développeurs
- Séances de transfert de connaissance
- ENGIEData EngineerENERGIEjanvier 2023 - avril 2024 (1 an et 3 mois)Lyon, FranceContexte :
- Equipe de 6 personnes
- Projet de migration
- Méthodologie SAFe
Objectif : Migration de la data plateforme legacy de ENGIE vers Databricks sur une architecture Lakehouse• Missions :• Conception d’une nouvelle architecture hybride data vault + dimensionnelle- Reflexion sur les problématique d’historique et de gestion des contraintes d’intégrité
- Réflexion sur l’uniformisation des données multi-source
- Proposition d’une architecture de donnée hybride alliant data vault et schéma en étoile
- Proposition d’une solution de gestion d’historique et de correction de l’historique
- Proposition d’une architecture de pipeline et de structuration du code
• Intégration de nouvelles couches “silver” (technical layer et business layer)- Conception et réalisation d’un nouveau MDD en architecture 3-hop sur un Lakehouse Databricks
- Pipeline d’intégration de la bronze vers la silver layer
- Construction d’une tech layer (silver) de fiabilisation de la donnée qui gère les contraintes
- Versioning des données, reconstitution d’historique en SCD2
- Ajout d’une couche de correction d’historique
- Sur la partie fonctionnelle : Construction d’une business layer appliquant les règles fonctionelles
- Gestion du scheduling des pipelines d’ingestion
- Analyse des objets métier, déconstruction des règles de gestions appliqués dans les rapports
• Migration des workloads SQL Server Legacy de la silver vers des tables “gold”- Analyse des workloads legacy
- Reverse engineering du Data Warehouse Legacy pour en faire des scripts pyspark
- Création de tables gold prêt à l’emploi pour les rapports Power-Bi et SSRS
• Création d’un module de data lineage- Parcours en regex de toutes les procédures stockées sur SQL Server pour toutes les couches pour extraire le lineage de la donnée donnant une trace de la source de chaque table legacy
- Création d’un couche d’information dans la tech layer permettant de tracking des tables
- SNCF VoyageursData EngineerTRANSPORTSaoût 2022 - novembre 2022 (4 mois)Lyon, FranceContexte : Equipe de 10 personnes dont 5 Data Engineer – projet de MCOObjectif : Accompagnement client pour le développement de nouveaux KPI pour le projet T-REX du TransilienMissions :
- Refonte de l’environnement d’assemblage sur Kubernetes et Azure Kubernetes Services
- Gestion du pipeline Azure Data Factory et des uses cases métier
- Implémentation et déploiement des indicateurs sous forme conteneurs
- Création des tasks Airflow
- Orchestration de l'ingestion de données et des scheduler des pipelines Azure Data Factory
- Monitoring et debug de l’exécution de pipelines
- Migration du référentiel d'artefacts des pipelines de CD Jenkins Legacy de Nexus vers JFrog Artefactory
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- Master en DatascienceUniversité Claude Bernard Lyon 1DS1 - Graphes, Complexité, Combinatoire, 3 ECTS DS2 - Data Visualization, 3 ECTS DS3 – Big Data Analytics, 3 ECTS DS4 - Cloud Computing, 3 ECTS DS5 - Statistique Inférentielle, 3 ECTS DS6 - Modèles de Régression, 3 ECTS DS7 - Modèles Graphiques Probabilistes, 3 ECTS DS8 - Data Mining, 3 ECTS DS9 - Machine Learning, 3 ECTS DS10 - Fondamentaux Mathématiques pour les Data Science, 3 ECTS