Taha Youssef

- Lead technique sur la migration du Data Warehouse vers GCP, incluant la conception de l'architecture cible, la mise en place des 5 environnements et la standardisation des patterns Terraform.

- Conception d'un framework d'ingestion event-driven (Cloud Functions + BigQuery), déployé sur plus de 400 sources, permettant de réduire certains traitements de 1h à 5 minutes.

- Standardisation complète de dbt : modèles, macros, conventions, remplacement des jobs PySpark/SQL

historiques.

- Référent technique sur la refonte de l'outil de Report-Automation : architecture microservices (FastAPI), 2 services Cloud Run, parallélisation des traitements et amélioration de la robustesse (logs, alerting, retries).

- Intégration de nouvelles sources via Airbyte et développement de connecteurs dédiés (APIs REST, bases relationnelles).

- Gestion au déploiement du cluster Kubernetes mutualisé (GKE) et migration d'applications Cloud Run vers GKE ainsi que le maintient des déploiements (argoCD, Kestra, Promotheus).

- Réferent de la migration des Workflows GCP vers des flows Kestra.

- Mise en place de Data Lineage avec OpenLineage.

- Mise en place et industrialisation des chaˆınes CI/CD Bitbucket Pipelines : dbt, Terraform, microservices, ingestion.

- Participation active à la gouvernance data : IAM, audit logs, qualité, optimisation coût/performance (réduction BigQuery de 13k€ à 7.5k€ ).

- Collaboration avec 5 DE, 3 DS et 4 DA pour fiabiliser les flux, aligner les modèles et automatiser les besoins métier (finance, risques, opérations).

- Production des reportings réglementaires Banque de France (DSP2, OSMP, BCE. . .) avec 3M d'indicateurs consolidés sur BigQuery.

- Migration Spark → BigQuery Engine : réduction du temps de calcul de 45 minutes à 10 minutes.

- Mise en place de pipelines d'ingestion, de validation et de chiffrement des données (conformité réglementaire).

- Conception et orchestration de traitements via Airflow + Dataproc.

- Développement d'une webapp (CloudSQL synchronisé BigQuery) pour la saisie manuelle d'indicateurs.

- Industrialisation CI/CD via Jenkins et migration vers une version mutualisée d'Airflow pour l'ensemble des squads.

- Développement d'une plateforme temps réel pour la télémétrie véhicule : ingestion Kafka → Spark Streaming → Elasticsearch.

- Calcul d'indicateurs de performance et alimentation de dashboards Kibana pour le diagnostic prédictif.

- Mise en place des l'observabilité de la donnée et des alertes sur les traitements.