Data Engineer

Enseignement des mathématiques, de Python, de l'algorithmique et d'Excel en lycée professionnel.

• Transmission de compétences en programmation, logique algorithmique et analyse de données.

Intégration de l'entreprise Generali pour concevoir et maintenir des pipelines ETL et analyser les données du Référentiel Client Entreprise (RCE).

• Conception et maintenance de pipelines ETL pour l'extraction, la transformation et le chargement des données du Référentiel Client Entreprise (RCE).
• Automatisation et orchestration des traitements de données sur Dataiku pour garantir la fiabilité des flux et la production d'indicateurs métiers.
• Gestion et optimisation des données dans Snowflake à l'aide de SQL et Apache Spark pour améliorer les performances des traitements sur des volumes importants de données.
• Conception de tableaux de bord interactifs sous Power BI pour le suivi des indicateurs de performance, le contrôle de la qualité des données et la détection d'anomalies.
• Collaboration avec les équipes métiers pour analyser les besoins, produire des reportings décisionnels et assurer la qualité des données.

Réalisation d'un projet universitaire d'analyse et de gestion des données pour une entreprise dentaire.

• Conception d'un Data Warehouse Oracle et modélisation des données pour centraliser les données patients.
• Développement de pipelines ETL/ELT avec Semarchy pour l'intégration, la transformation et le contrôle qualité des données.
• Optimisation des flux de données et mise en œuvre de règles de Data Quality et de gouvernance des données.
• Création de tableaux de bord Power BI pour le suivi des KPIs.
• Gestion du versionnement avec Git/GitHub.

Conception et développement d'un projet personnel 'Data Job Market Analytics' axé sur l'ingénierie des données.

• Conception et développement d'un pipeline ETL permettant de collecter automatiquement les offres d'emploi Data via l'API Adzuna.
• Développement de traitements de transformation en Python (Pandas) incluant le nettoyage, la déduplication, la normalisation des intitulés de poste et l'extraction des compétences (Regex).
• Conception d'un Data Warehouse sous PostgreSQL avec export analytique vers Google BigQuery selon une architecture Bronze / Silver / Gold.
• Développement de requêtes SQL et d'un modèle décisionnel en Star Schema pour l'analyse des données.
• Création d'un tableau de bord Looker Studio connecté à BigQuery pour visualiser les indicateurs clés du marché de l'emploi Data.
• Industrialisation du pipeline avec Docker et Git tout en produisant une documentation technique complète sur GitHub.