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Data Engineer BI – Azure Data Factory / Azure SQL Database

Résumé professionnel

Ingénieur Data Engineering & Analytics (ENSIAS) avec expérience des pipelines ETL, des entrepôts de données en étoile et du reporting Power BI, dont un projet de modernisation d'une plateforme BI sur Azure : migration de flux de données avec Azure Data Factory vers Azure SQL Database et modélisation en étoile.

Formation

Diplôme d'Ingénieur – Data Engineering & Analytics, ENSIAS, Rabat | 2023 – 2026

Licence en Informatique et Mathématiques, Faculté des Sciences Dhar El Mahraz (FSDM), Fès | 2020 – 2023

Expérience professionnelle

Stagiaire Data Engineer – Crédit du Maroc, Casablanca | Février 2026 – Août 2026

• Conçu et développé avec Python, SQL et Apache Airflow une plateforme interne de suivi de la qualité et de la fraîcheur des données en contexte bancaire.
• Défini des règles et métriques de qualité (validité, cohérence, complétude, unicité, fraîcheur) avec les équipes métier.
• Optimisé la solution pour réduire la complexité et le temps de traitement.

Stagiaire Data Engineer – FINEA, Groupe CDG, Casablanca | Juin 2025 – Août 2025

• Préparé et nettoyé des données financières multi-sources pour l'analyse.
• Créé des tableaux de bord interactifs avec Power BI et présenté les résultats aux parties prenantes.

Stagiaire Data Engineer – E-AFRICA, Casablanca | Juillet 2024 – Août 2024

• Développé des traitements ETL pour transformer et charger des données dans SQL Server, avec contrôles de qualité et de cohérence en amont.
• Créé des tableaux de bord Power BI et mené des activités de Business Intelligence.

Projets

Modernisation d'une plateforme BI sur Azure – Projet académique Data Engineering (Azure Data Factory, Azure SQL Database, SQL, Power BI, Git)

• Conçu et mis en œuvre des pipelines ETL automatisés avec Azure Data Factory pour migrer des données issues de fichiers CSV et de bases SQL vers Azure SQL Database.
• Modélisé un Data Warehouse en étoile et développé des transformations SQL pour faciliter l'analyse décisionnelle.
• Mis en place des chargements incrémentaux, des contrôles de qualité et un suivi des exécutions pour fiabiliser les flux de données.
• Créé des dashboards Power BI pour suivre les KPI métier et analyser les ventes par période, région et produit.

Retail Intelligence & Sales Performance Platform (PostgreSQL, SQL, dbt, Power BI, DAX, Git)

• Conçu un entrepôt de données en étoile (staging PostgreSQL vers dimensions et faits) avec grains documentés, clés de substitution et SCD Type 2.
• Écrit les transformations SQL et mis en place des contrôles qualité (unicité, clés orphelines, réconciliation source/entrepôt, tests dbt).
• Construit le modèle sémantique Power BI avec mesures DAX validées par des requêtes SQL indépendantes, et 4 rapports avec RLS par région.

Compétences techniques

Azure : Azure Data Factory, Azure SQL Database (Azure SQL), migration de données

Données & ETL : SQL, pipelines ETL, chargements incrémentaux, contrôles de qualité, suivi des exécutions, SQL Server, PostgreSQL

Modélisation & BI : Data Warehouse en étoile, transformations SQL, Power BI, DAX, KPI

Pratiques de développement : Git, GitHub, tests de données (dbt)

Langues

Arabe – Avancé | Français – Avancé | Anglais – Avancé