Zerrouk M.

Projet 1 : O+O (Consumer Online+Offline)

Contexte :

L’objectif du projet est d'exploiter les données provenant de diverses sources - Google Ads, Google Analytics, Facebook, Traackr, DV360, Oncrawl, … - afin de mieux comprendre le parcours, les besoins et les préférences des consommateurs en intégrant les interactions en ligne (telles que les achats en ligne, les clics publicitaires et les interactions sur les réseaux sociaux) avec les données hors ligne (notamment les achats en magasin et la participation à des événements) et permettre ainsi à L'OREAL d'optimiser des stratégies marketing, de personnaliser les expériences des consommateurs,

et d'améliorer la pertinence de ses campagnes publicitaires en ligne et hors ligne.

Projet 2 : Gold Retail

Contexte :

L'objectif du projet est d'exploiter les données provenant de différentes sources telles que SAP, RetailNext, NetRex.., en les centralisant sur BigQuery. Ce processus permettra ensuite l'exploitation de ces données à travers Power BI, et par le biais d'une application web et mobile spécialement dédiée à Gold Retail. L'objectif ultime est de fournir une plateforme intégrée permettant la visualisation et l'analyse en temps réel des informations relatives à la gestion des stocks, le nombre de transactions, le trafic en magasin, le CRM...

Projet 3 : BTDP (Beauty Tech Data Platform)

Contexte :

[Cœur de la data] - préparer et mettre à disposition les données brutes pour les uses cases (O+O, Gold Retail, etc…)

Missions :

- Analyse des besoins fonctionnels et techniques du projet

- Extraction de données à partir de diverses sources internes et externes (API, base de

données…)

- Conception et développement d'APIs en Python pour faciliter l'extraction et la

transformation de données

- Conception et développement de pipelines de données ELT sur GCP

- Optimisation des requêtes SQL dans BigQuery pour améliorer les performances des

transformations de données

- Création de vues et de vues matérialisées pour les KPI métiers

- Déploiement de DAGs sur Airflow pour l’automatisation des pipelines de données

- Configuration et déploiement de ressources GCP via Terraform

- Revues de code pour assurer la qualité et la cohérence du développement

- Détection et correction de bugs

- Rédaction de la documentation technique sur confluence pour décrire les processus et les solutions mises en place

- Collaboration étroite avec les équipes d’analystes de données et de tests pour garantir la

satisfaction des besoins métiers en données

- Participation aux différentes réunions (Grooming, Sprint Planning, Revue de Sprint,

Rétro…)

- Utilisation de ServiceNow pour suivre et résoudre les incidents signalés par les utilisateurs

Mission 1 : Développement « Fullstack » de 3 solutions digitales aux métiers Veolia Groupe

- Développement de nouvelles fonctionnalités et priorisation sur la base des Users Stories

- Développement et utilisation des API Rest

- Déploiement des Application sur App Engine

- Réalisation des tests unitaires et d’intégrations

- Déploiement et mise en production

- Détection et correction des anomalies

Mission 2 : Gestion des données des métiers au niveau du Datalake

- Création des connecteurs pour traitement/insertion des données aux Datasets

- Construction et exploitation de pipeline de données ETL

- Conception et mise en œuvre de pipelines de données en utilisant Dataflow pour le

traitement en batch et en streaming

- Participation au POC de refonte du Core Datalake

- Détection et résolution des incidents de traitement de données

- Elaboration de la documentation technique (ex : README) pour chaque module et

fonctionnalité

- Réalisation des tests unitaires, tests d’intégration et les méthodes TDD

- Utilisation des API OpenStack (Nova, Neutron, Heat, Glance)

- Participation à la rédaction de la documentation

- Estimation de la complexité des tâches via réunion grooming

- Utilisation des outils/librairies interne au groupe