Ahmad F.

Responsabilités :

• Vous avez participé à la mise en place de pipelines de données depuis le serveur SQL sur site vers Snowflake, et collaboré à des pratiques Agile telles que l'affinage du backlog et la planification du sprint.
• Contribution au développement d'une application web Python Flask pour le téléchargement et l'extraction de données à partir de CSV et de feuilles de calcul.
• Développement et optimisation de pipelines de données à grande échelle à l'aide de Databricks et PySpark, gestion de processus ETL complexes et de flux de travail big data.

Résultats :

• Migration de données critiques à l'aide de buckets S3 et de dbt, améliorant l'accessibilité des données et les performances du système.
• Fournir des solutions ETL performantes et évolutives avec des transformations avancées et un réglage des performances.
• Aligner les implémentations techniques sur les objectifs de l'entreprise grâce à des discussions proactives sur les besoins et à une collaboration efficace au sein de l'équipe.

Responsabilités :

• Construire une plateforme de données complète sur Azure en menant des sessions de collecte d'exigences avec diverses parties prenantes de l'entreprise afin de soutenir les besoins opérationnels et de reporting.
• Gestion de nombreuses tâches DataOps, y compris le développement de pipelines CI/CD, le provisionnement des ressources, la configuration de clusters Kubernetes, l'ingestion de données et la création de flux de travail ETL évolutifs.
• Vous avez utilisé des outils d'orchestration pour les transferts de données de système à système, maintenu des modèles de données, développé des tableaux de bord Power BI, et encadré des membres juniors de l'équipe.

Résultats :

• Déploiement de solutions robustes basées sur le cloud qui ont amélioré les capacités de reporting et rationalisé les processus opérationnels.
• Intégration transparente des données et transferts efficaces grâce à des pipelines optimisés et des stratégies d'orchestration efficaces.
• Les résultats obtenus grâce aux tableaux de bord Power BI et aux benchmarks financiers ont permis d'améliorer la prise de décision des investisseurs et la croissance de l'équipe.

Responsabilités :

• Collaborer avec une équipe de 10 personnes pour construire un entrepôt de données robuste pour un client mondial de la vente au détail, en utilisant Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform pour établir des données fondamentales et des capacités d'analyse.
• Le candidat a appliqué les pratiques DevOps pour automatiser et contrôler la version de la création de ressources cloud, a développé des scripts Python avec des tests unitaires pour l'extraction et le chargement de données, et a utilisé Azure Databricks avec PySpark pour le traitement de données complexes.
• J'ai aidé à construire des requêtes dbt pour les transformations Snowflake, j'ai construit des pipelines de migration de Salesforce vers Azure en utilisant divers services Azure, et j'ai fourni des conseils stratégiques sur la gestion des outils et des plates-formes.

Résultats :

• Fourniture d'une solution d'entrepôt de données évolutive qui a amélioré l'intégration des données et les capacités d'analyse pour une entreprise mondiale de vente au détail.
• Rationalisation des flux de développement grâce à des pipelines DevOps automatisés, réduisant le temps de déploiement et améliorant la fiabilité du système.
• Vous avez conseillé sur la stratégie cloud et l'optimisation des outils, en assurant une haute performance, l'évolutivité et l'utilisation efficace des ressources à travers les projets des clients.

Responsabilités :

• Vous avez été en charge de la maintenance de pipelines de données pour un entrepôt de données en utilisant Azure Data Factory et des procédures stockées SQL, assurant un flux de données transparent et des transformations précises.
• Vous avez contribué au développement d'un modèle d'apprentissage automatique en utilisant Azure Machine Learning Service et des scripts Python pour construire et automatiser des pipelines d'apprentissage automatique.

Résultats :

• Réalisation de processus d'intégration et de transformation des données fiables et efficaces, renforçant l'infrastructure globale des données.
• Les flux de travail automatisés du pipeline ML, accélérant le développement et le déploiement de modèles et améliorant les capacités d'analyse prédictive pour les informations sur les soins de santé.

Responsabilités :

• Développement d'intégrations de données simples et avancées pour des projets de construction à grande échelle et des programmes intra-entreprise en utilisant divers services en nuage et langages de programmation sur la plateforme Azure.
• Création d'entrepôts de données, orchestration de flux de travail avec Azure Data Factory, Logic Apps, et Function Apps, et utilisation de packages Python tels que Pandas pour les processus ETL.
• Construire des rapports Power BI en utilisant des fonctions DAX avancées et des visuels personnalisés pour fournir des analyses de projet perspicaces.

Résultats :

• Rationalisation de processus et d'intégrations de données complexes, amélioration du stockage des données, de l'efficacité des rapports et de la performance opérationnelle.
• Amélioration de la précision et de l'accessibilité des données, permettant une prise de décision basée sur les données grâce à des tableaux de bord Power BI complets.
• Fournir des solutions cloud évolutives et rentables sur Microsoft Azure, en garantissant des performances cohérentes dans le cadre de plusieurs projets d'entreprise.