À propos de Yassir
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- CAPGEMINI–SENIORDATAENGINEERSenior data engineerjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Mise en place d'une plateforme BI Connected Vehicle sur GCP (Pub/Sub, GCS, SQL, LookML), avec pipelines data automatisés et dashboards CCS orientés performance, qualité et décisionnel exécutif. Conception et déploiement d'une solution BI scalable sur Google Cloud Platform (GCP) pour les besoins de dashboarding CCS. Mise en place de pipelines de données automatisés (ingestion, transformation, exposition) orchestrés avec Airflow, s'appuyant sur Pub/Sub, Cloud Storage (GCS) et SQL. Modélisation des données et création de la couche sémantique via LookML, garantissant cohérence, fiabilité et standardisation des indicateurs. Développement de tableaux de bord analytiques pour le suivi de la performance des véhicules et services connectés. Analyse des tendances qualité et production de reportings stratégiques à destination des équipes Engineering et du top management (VP). Mise en œuvre de pipelines CI/CD avec GitLab pour le déploiement et la maintenance des workflows
- BTECHNOLOGIE/BOUYGUESTELECOM–DATAENGINEERTeck lead datajanvier 2024 - janvier 2025 (1 an)Mise en place de pipelines pour collecter, transformer et stocker de grands volumes de données (CRM, data usage, logs réseau) avec Dataflow, BigQuery.
- INTELCIA IT / SFRCHEF DE PROJET & DATA SPECIALISTjanvier 2022 - janvier 2024 (2 ans)FranceConception, transformation et publication de données clients (CRM, usage) pour alimenter la connaissance client.• * Pilotage de projets, support métier, évolution des plateformes Big Data (Teradata, Hadoop)• * Mise en place de solutions automatisées sur GCP avec Terraform. Déploiement CI/CD via Gitlab CI, Ansible et scripting Python. Diagnostic et correction des incidents, participation aux conceptions détaillées, Mise en place d'un processus d'ingestion automatisé de fichiers vers GCP : Dépôt des fichiers sur Cloud Storagevia API, SFTP ou flux partenaires. Déclenchement automatique via Cloud Functions sur événement (finalize, delete, metadata update).Développement de Cloud Functions Python pour : Valider la structure et les métadonnées des fichiers entrants (naming, format, taille, date…), Effectuer des traitements préliminaires (nettoyage, parsing, filtrage), Déclencher desjobs en aval(ex. : lancement de Dataflow, appelAPI ou déclenchement de DAG Airflow).Intégration des données externes de type fichier, appeldewebservice ou consommation deTOPIC (Webmethod universal messager et Kafka) Configurations surTerraform Serveur SFTP
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Formations
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- MASTER TOPOLOGIE ALGÉBRIQUE ET ANALYSEFaculté des sciences Hassan II2018MASTER TOPOLOGIE ALGÉBRIQUE ET ANALYSE