À propos de Rassim
Ingénieur Data spécialisé dans l'intégration et la transformation de données.
J'ai participé à des projets de Data Engineering autour de Talend, SQL, Snowflake, Airflow et des environnements décisionnels. Mon expérience m'a amené à intervenir sur l'analyse des besoins, le mapping de données, le développement de flux ETL/ELT, l'alimentation de datamarts ainsi que le support et la maintenance de traitements de données.
J'ai également travaillé en lien avec les équipes métiers et techniques pour analyser les impacts, comprendre les flux de données et contribuer à la qualité des données.
Compétences principales :
SQL
Talend
Snowflake
Airflow
Python
Modélisation décisionnelle (datamarts, schéma en étoile)
Data Engineering
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Nice (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- DatamouraData Engineer & ML EngineerSECTEUR MÉDICALoctobre 2025 - mai 2026 (7 mois)Paris, FranceConception d'une solution data end-to-end pour la collecte, l'anonymisation et la valorisation dedonnées médicales, en collaboration avec des professionnels de santé (orthophonistes).Principales réalisations :• Architecture de collecte et anonymisation des données médicales (RGPD) : flux,pseudonymisation• Pipelines ETL complets : collecte, nettoyage, transformation et chargement en baserelationnelle• Modélisation des schémas de tables pour l'entraînement des modèles ML• Déploiement en production via FastAPI, Docker, AWS
- Malakoff HumanisConsultant Data & AnalyseBANQUE & ASSURANCESseptembre 2024 - septembre 2025 (1 an)Paris, FranceMission au sein d'un grand groupe assurantiel. Analyse de données financières et suivi des flux SI,en lien avec les équipes métier (finance, actuariat, conformité) et la MOA.Principales réalisations :• Suivi et analyse des flux SI : contrôle de la cohérence des données injectées, qualificationdes écarts• Analyse sur GCP/BigQuery : suivi des KPI de pilotage, synthèses pour les équipes finance etactuariat• Coordination MOA/MOE : recueil des besoins, rédaction des spécifications fonctionnelles,restitution des analyses• Analyse d'impacts SI : qualification des anomalies, évaluation des impacts sur les flux aval,remontée aux équipes décisionnelles• Résultats : amélioration de la rigueur des analyses budgétaires et de la visibilité décisionnelle
- Sopra SteriaData engineerAGENCE & SSIIseptembre 2023 - septembre 2024 (1 an)Paris, FranceMission au sein du pôle DIDD sur le SNDS et le SNIRAM. Équipe de 3–4 personnes. 6 projets menés de bout en bout. Fluxmulti-sources : traitement de plusieurs dizaines de millions d'enregistrements mensuels.Principales réalisations :• Flux ETL de bout en bout via Talend : extraction multisource, transformations complexes, chargement Oracle etSnowflake sur des tables de plusieurs centaines de millions de lignes• Optimisation Talend : Persistent Lookup pour réduire les accès base, partitionnement et parallélisme des flux• Historisation SCD Type 2 : bonnes pratiques de traçabilité des changements (ex : intégration numéro RPPS dans leSNDS)• Modélisation MPD/MCD via PowerAMC : schémas en étoile/flocon pour les référentiels décisionnels de santé• Création d'univers Business Objects (BO) pour la consultation des référentiels par les équipes métier• Flux SNTRP (Caisse de Mayotte) : plusieurs dizaines de millions d'enregistrements mensuels, optimisation desperformances• Développement SQL/PL-SQL et Shell : alimentation de tables décisionnelles à très forte cardinalité• TMA COBOL : maintenance évolutive et corrective des traitements legacy CNAM• Dialogue MOA/MOE : ateliers métier, validation des livraisons, rédaction SFD/STD et documentation technique• Résultats : 6 projets décisionnels intégrés avec succès dans les systèmes nationaux (SNTRP, RPPS…)
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- Ingénieur en système d'information spécialisé en data,CESIIngénieur en système d'information spécialisé en data,
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- DP-900 Microsoft Certified: Azure Data FundamentalsMicrosoft2026