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Sidi A.SA

Sidi A.

Supermalter

Data Engineer & Analyst | AI Engineer | Cloud GCP

555 €/jour
5 projets
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sidi

Consultant Cloud Data Engineer - AI Engineer avec une expertise riche et diversifiée dans la création et gestion de Plateformes de données modernes avec le Cloud et l'intelligence Artificielle .
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • SOLOCAL
    Cloud Data Engineer /AI Engineer
    EDITION DE LOGICIELS
    mars 2025 - février 2026 (11 mois)
    Paris, France
    Au sein de l’équipe DATA de la direction technique du groupe, mon rôle s’inscrit dans une squad data
    contrat-finance. Le périmètre de cette équipe comprend la mise à disposition des données nécessaires pour
    le pilotage financier (ventes), le pilotage commercial et la rémunération variable liées aux ventes.
    RÔLE / ACTIVITÉ:
    ◼ Participer au développement des user stories en collaboration avec les Product Owners.
    ◼ Concevoir et maintenir des modèles analytiques via dbt
    ◼ Créer et maintenir de dags sur Cloud Composer / Airflow
    ◼ Optimiser les performances et coûts des traitements.
    ◼ Participer aux choix d'outils et des solutions techniques sur GCP
    ◼ Création des KPIs clairs et cohérents
    ◼ Renforcer l’observabilité et le monitoring de la qualité de données avec Elementary
    ◼ Industrialiser la mise en production des data products avec la CICD .
    ◼ Documenter les processus technico-fonctionnels sur les data prodcuts via Confluence.
    ◼ Participer à la création de Prototypes sur les applications RAG .
    BigQuery DBT SQL Apache Airflow Looker
  • L'OREAL SA
    Cloud Data Engineer
    MODE & COSMÉTIQUES
    août 2023 - février 2025 (1 an et 6 mois)
    Paris, France
    Dans le cadre du projet BETIQ « Beauty Engagement Touchpoints », j’intervenais dans la mise en place du
    datawarehouse et du reporting permettant le suivi et la mesure des performances des campagnes
    marketing .
    RÔLE / ACTIVITÉ:
    ◼ Définition des besoins métiers et identification des cas d’usages en collaboration avec les data product
    owners (DPO) afin de créer les spécifications fonctionnelles liées au suivi des campagnes marketing.
    ◼ Collecte des sources de données online et offline pour la création et la modélisation des datasets et tables
    utilisées dans l’analyse dans BigQuery selon l’architecture medaillon.
    ◼ Création des différents cubes/datamarts pour les différentes parties prenantes métiers (online + offline).
    ◼ Industrialiser et automatiser les pipelines de traitements de données (ELT) via une CI/CD .
    ◼ Création de rapport/dashboard contenant les KPI’s à destination aux différentes équipes marketing.
    ◼ Détection et correction d’anomalies dans les campagnes marketing.
    ◼ Onboarding des DPOs pour la montée en compétence sur la production des reporting .
    ◼ Elaborer des supports de documentation fonctionnelle/techniques avec production de code sur le
    datawarehouse et le reporting.
    Dataform BigQuery Apache Airflow SQL Gitlab CI/CD
  • LVMH
    Cloud Data Engineer
    LUXE
    février 2024 - juillet 2024 (5 mois)
    Paris, France
    CONTEXTE:
    Au sein de l’équipe Data Cloud Solutions, mon rôle était de participer à la conception et le développement de la
    plateforme «Data Insight» afin d’analyser le ROI sur les campagnes marketing et les ventes de produits cosmétiques.
    RÔLE / ACTIVITÉ:
    ◼ Analyser le besoin métier et concevoir l’architecture technique pour les différents cas d’usages provenant
    des différentes équipes métiers.
    ◼ Création , orchestration et mise en production de process de traitements (ELT) pour la modélisation des
    données du datawarehouse.
    ◼ Prédiction et estimation des dépenses/Quantités/ROI des campagnes publicitaires.
    ◼ Réalisation d'analyses Adhoc et de segmentation de produits pour les équipes marketing/sales.
    ◼ Création de reporting et de dashboard sur les KPIs métiers.
    ◼ Automatiser le provisionnement et déploiement l’infrastructure (IaC) avec une approche d’amélioration
    continue via la CI/CD.
    ◼ Documenter les développements selon les standards de l’organisation
    ◼ Travailler en mode Agile Scrum
    Google cloud Intégration de données (ETL, ELT et entreposage de données) Dataform DBT BigQuery

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Formations

  • Diplôme d'ingénieur
    Institut National de Statistique et d'Economie Appliquée (INSEA)
    2014
    Diplôme d'ingénieur
  • Intelligence artificielle
    DataScientest.com
    2021
    Intelligence artificielle

Certifications

Compétences

Catégories