Amine T.

• Conception et développement de pipelines ETL évolutifs utilisant AWS Glue et Spark Scala pour le traitement de données à grande échelle.
• Architecte et mainteneur de l'infrastructure AWS (S3, Glue, Lambda, IAM, Step Functions), assurant la fiabilité et la rentabilité.
• Vous avez une bonne connaissance de l'anglais, de l'allemand et de l'espagnol, et vous avez une bonne connaissance de l'anglais.
• Mise en œuvre de contrôles de la qualité des données, de suivi de la lignée et de contrôles d'accès afin de préserver l'intégrité et la conformité des données.
• Il a dirigé une équipe de cinq ingénieurs de données, supervisant le provisionnement de Terraform, les pipelines Azure DevOps et l'optimisation de la performance de Spark.
• Collaborer avec des scientifiques de données pour déployer des modèles ML améliorant l'efficacité des actifs et réduisant les temps d'arrêt.
• Fourniture de tableaux de bord QuickSight permettant d'obtenir des informations sécurisées et en temps réel sur l'activité de l'entreprise.

• Conception et implémentation d'une architecture Data Mesh sur Databricks (AWS) et construction de référentiels de données gouvernées en Glue et Collibra.
• Développement de pipelines d'ingestion et de partage de données en Spark/Scala et PySpark avec une automatisation CI/CD complète.
• Création d'outils d'automatisation de tâches Databricks à l'aide de Terraform et orchestration de flux de travail via AWS MWAA.
• Conception de pipelines de données pour la maintenance prédictive et l'analyse des flux de passagers à l'aide de Kafka, Spark et AWS Glue.
• Mise en œuvre du contrôle de la qualité des données avec Airflow et Great Expectations, garantissant une grande fiabilité des données.
• Collaborer avec des scientifiques de données pour rendre opérationnels des modèles de prévision pour l'optimisation des services.

• Migration d'applications de production de HDP à Cloudera, création et configuration d'environnements multiples pour assurer une transition en douceur.
• Vous avez développé des pipelines CI/CD et des jobs Terraform pour provisionner et mettre à l'échelle des VMs à travers des environnements.
• Soutien aux équipes d'ingénieurs tout au long de la phase de migration, en veillant à ce que les temps d'arrêt soient réduits au minimum.
• Développement et déploiement de bibliothèques Spark Scala, et orchestration de jobs de production pour une haute disponibilité.
• Conception et mise en œuvre de pipelines NiFi pour l'ingestion de données à partir d'API externes.
• Vous avez développé des frameworks d'ingestion et de transformation de données pour les pipelines de données de marché et de risque à l'aide de Spark et Hadoop.
• Contrôles automatisés de la qualité des données et mise en œuvre du suivi de la lignée à l'aide d'Apache Atlas.
• Collaborer avec les équipes de quantification pour améliorer la précision des données du modèle de risque et réduire la latence dans les analyses en aval.
• Optimisation des lacs de données basés sur HDFS et Hive, améliorant les performances et l'efficacité du stockage.
• Contribuer à l'automatisation des rapports réglementaires, en veillant à la conformité avec les normes de Bâle III.

• Vous avez été en charge de la mise en place de pipelines de données et de workflows ETL basés sur Spark dans Talend et Kafka pour le reporting réglementaire et anti-fraude en temps réel.
• Développement d'une architecture basée sur AWS, transformation de données CSV en Parquet et optimisation des tables Hive pour la performance.
• Des flux de déploiement automatisés avec Jenkins et Ansible, améliorant l'efficacité du développement.
• Création de bundles Oozie et de jobs Spark Scala pour implémenter des règles métier et gérer des données dans Cassandra.
• Indexation des données avec Solr pour permettre des capacités de recherche rapide et prise en charge du déploiement et de la surveillance de la production.

Lansrod is an IT consulting company specializing in big data, business intelligence, and software engineering projects for enterprise clients.

• Designed and implemented data warehouse and BI solutions across multiple industries.

• Built ETL processes in Talend for integrating data from ERP and CRM systems.

• Developed dashboards and KPIs in Power BI and Tableau for client reporting.

• Assisted in data lake design and migration to Hadoop clusters.

• Conducted data audits to ensure consistency and improve reporting accuracy.

Used skills: Talend, Hadoop, Power BI, Tableau, SQL, ETL, Data Warehouse, Business Intelligence

AddVolt is a Portuguese clean technology startup providing electric systems for refrigerated vehicles, enabling emission-free transportation.

• Project management.
• Modeling of problems related to Data Science.
• Interpretation of Machine Learning models applied to real situations.
• Pre-processing of spatio-temporal data, definition of concepts related to the problem, selection of the model and its parameters, modification of some performance metrics, and benchmarking of different classification models.
• Creation of visualization tools for the results obtained through interactive maps and a video explaining the work performed.
• Comparison of different results and analysis of the proposed solutions.
• Recommendation of a new algorithm for the allocation of virtual machines.
• Deployment of the designed project.