Data Engineer

Intégration d'une équipe data du secteur automobile pour industrialiser le traitement des données véhicules (ECU) via Azure Databricks.

• Développement de pipelines ETL avec SQL, Python et PySpark pour la collecte, transformation et distribution des données.
• Écriture de requêtes SQL avancées (jointures, agrégations, sous-requêtes, fonctions analytiques) pour structurer et transformer les données.
• Conception d'une modélisation des données (tables de faits et dimensions) optimisant l'exploitation analytique et la performance.
• Automatisation et orchestration des workflows de données pour industrialiser les traitements.
• Développement de scripts PySpark pour améliorer la scalabilité et la performance des traitements.
• Conception de dashboards et suivi des KPI via Power BI répondant aux besoins métier.
• Collaboration avec les équipes techniques via Github.
• Participation aux rituels Agile et utilisation d'Azure DevOps pour le suivi des développements et la livraison continue.

Intégration d'une équipe data pour concevoir et maintenir des solutions analytiques et des pipelines de traitement automatisés.

• Conception et mise à jour de tableaux de bord interactifs dans Power BI (Cockpit_SPM) valorisant les insights auprès des équipes métiers.
• Calcul de KPI avec le langage DAX pour répondre aux besoins analytiques.
• Modélisation de données et structuration des tables optimisant l'exploitation.
• Développement de pipelines Data en Python pour le traitement et l'analyse des données.
• Création de scripts Python pour l'automatisation des tâches répétitives utilisant Playwright, Selenium, openpyxl, Pandas et Numpy.
• Gestion de version des développements via Github.

Réalisation d'un stage de 6 mois en tant que Business Analyst pour concevoir une solution de monitoring et d'automatisation de pipelines de données.

• Menée d'une analyse fonctionnelle et définition des spécifications des besoins métiers pour l'application "Exploitation Guide Vocale".
• Conception et mise en œuvre de tableaux de bord et rapports statistiques dans l'application.
• Développement et test des fonctionnalités de l'application dans les environnements ITG/Prp/Prod.
• Gestion de version via GitLab sous environnement Linux.
• Amélioration de l'interface utilisateur de l'application via CSS, HTML et Javascript.
• Automatisation des pipelines d'intégration et de nettoyage des données.
• Création de tableaux de bord sur Grafana pour répondre aux besoins business avec des requêtes SQL.
• Utilisation de GitKraken pour le contrôle de version et collaboration avec l'équipe.
• Collecte et test des données via des APIs REST avec Postman.
• Rédaction des Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) et de la documentation technique.
• Participation aux sprints et aux rituels Scrum.
• Réalisation du Web Scraping avec Python.