À propos de Rachid
Français
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Expériences
- CandriamSenior Data EngineerCAPITAL-INVESTISSEMENTseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Paris, FranceRefonte de laplateforme analytics: Migration Informatica vers Synapse• Mise en place d'un framework d'ingestion sous PySpark en se basant sur des meta données.• Mise en place d'un framework Data Quality.• Conception et mise en place des pipelines d'ingestion, transformation et de chargement des données dans l'architecture médaillon.• Développement des API data sous FastAPI.• Conception et mise en place d'un framework de test: multi-comparaison des différentes sources de données.• Environnement: Azure Synapse, Azure Pipelines, Pyspark, Delta format, Azure Data Lake, Azure Table Storage, Azure DevOps, FastAPI.
- Crédit AgricoleData Engineer: DataLakeCAPITAL-INVESTISSEMENTnovembre 2021 - juin 2023 (1 an et 7 mois)Paris, France• MCO datalake sous MapR: Hive, Hadoop, Sqoop, Tez, Hue, Oozie, PySpark.• Développement des jobs d'ingestion, transformation, et d'exposition des données.• Migration: conception et implémentation d'un nouveau datalake: zones de données, traitements d'ingestion.• Translation des scripts SQL sous Hive vers Oracle SQL• Génération des objets ODI (Interfaces, Traitements, Scénarios) via des scripts Python.• Automatisation de la recette: validation des tables (schémas, colonnes, types), vues.• Conteneurisation de l'application Cash In Time sous Kubernetes et ArgoCD.• Mise en place des chaînes CI/CD du deploiement du code source.• Environnement: PySpark, Hive, Sqoop, Pandera, Pydantic, Tez, Hue, Oozie, Jenkins, Docker, ArgoCD, Kubernetes, GitLab, Oracle ODI, Oracle Database 19c.
- Informatique CDCSenior Data EngineerCAPITAL-INVESTISSEMENTaoût 2023 - septembre 2024 (1 an et 1 mois)Paris, FranceMise enplace des briques datapour différents cas d'usage métier• Conception et mise en place des cas d'usage: structure, chaîne CI/CD, job PySpark.• Mise en place des bonnes pratiques de développement: CI/CD, TNR, TU, GitFlow.• Modélisation du Data Vault: zones d'ingestion, pré-traitement et datamarts.• Développement des jobs d'ingestion, pré-traitement et exposition des données.• Intégration des données externes via des batchs Kafka: notation, risques tiers, Bloomberg.• Environnement: Cloudera, Hive, Spark, PySpark, Python, Kafka, PyTest, Pydantic, Jenkins, Bitbucket, Control-M.
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Formations
- Cloud Certified Data EngineerGoogleCloud Certified Data Engineer
- Credential ID: HPWFGh MongoDB Certified DBACredential ID: HPWFGh MongoDB Certified DBA