Data Engineer | BI Engineer

Entreprise manufacturière - Équipe Data Modernisation de l'architecture décisionnelle et industrialisation des pipelines ETL pour soutenir la croissance de l'activité.

• Conception et mise en place d'une architecture décisionnelle en schéma en étoile remplaçant une architecture historique basée sur des vues SQL, améliorant les performances et la fiabilité du reporting.
• Développement de requêtes T-SQL avancées, procédures stockées et vues pour répondre aux besoins analytiques des directions métiers.
• Pilotage de la migration et maintenance des pipelines ETL de Talend vers SSIS, standardisant et industrialisant les traitements d'extraction, transformation et chargement couvrant environ 80 % des flux de données.
• Conception et développement de tableaux de bord Power BI pour le pilotage des KPI stratégiques (ventes, achats, marges, stocks, performance commerciale).
• Développement de scripts Python et traitements SQL automatisant les processus de reporting et réduisant les interventions manuelles.
• Conception d'une solution intégrant Sage X3, SharePoint et Power BI pour digitaliser la gestion des usages internes, avec génération automatisée des fichiers d'import pour la traçabilité des mouvements de stock.
• Mise en place d'un système d'alerte automatisé basé sur SQL Server Agent et Database Mail pour détecter les ventes à prix réduit et notifier les acheteurs.
• Orchestration des traitements nocturnes d'alimentation des données et rafraîchissement des tableaux de bord sur une base SQL Server à fort volume.
• Réduction du taux d'erreur de données de 15 % à 2 % par amélioration de la gouvernance et standardisation des indicateurs métiers.
• Standardisation des pipelines ETL et mise en place de bonnes pratiques de développement pour améliorer la maintenabilité.

Société de distribution - Équipe BI et Data Structuration des données métier et conception d'une solution décisionnelle multi-sources.

• Exploitation et structuration des données issues de Cegid et Pulse pour alimenter les processus décisionnels et les analyses métiers.
• Conception d'un Data Warehouse en schéma en étoile optimisant les performances des analyses et du reporting.
• Développement de tableaux de bord Power BI pour le suivi des ventes, des stocks, des achats et des indicateurs de performance.
• Conception et automatisation de pipelines ETL avec Python et SQL pour l'extraction, transformation et intégration de données multi-sources.
• Optimisation des traitements de données et automatisation des contrôles de qualité à l'aide de Python pour fiabiliser les flux.
• Mise en œuvre d'échanges de données via API REST pour faciliter l'interconnexion entre applications.
• Assurance du contrôle et validation des flux de données à l'aide de Postman et de scripts Python.
• Standardisation des indicateurs métiers et amélioration de la qualité des données pour renforcer la fiabilité du reporting.

Stage Ingénieure BI

• Automatisation : Suppression totale (100 %) du temps de traitement manuel pour l'extraction et le nettoyage des données achats.
• Data Engineering : Centralisation des flux de données dans SQL Server, garantissant leur intégrité et leur disponibilité pour les analyses.
• Business Intelligence : Création de rapports complexes avec calculs DAX avancés, réduisant le temps d'analyse de 60 %.
• Data Science : Développement de modèles de Data Mining pour anticiper les besoins en matières (matières plastiques) et éviter les arrêts de production.

Bibliothèque Nationale de Tunis | Juillet – Août 2023

• Base de données : Conception et structuration d'une base de données PostgreSQL gérant plus de 600 000 enregistrements.
• Data Engineering : Mise en place de flux ETL avec Talend, réduisant significativement le temps de traitement des données patrimoniales.
• Business Intelligence : Élaboration de cinq tableaux de bord interactifs Power BI pour le suivi et l'analyse statistique du fonds documentaire.
• Impact : Optimisation des performances de traitement et amélioration de l'accessibilité aux données décisionnelles.