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Data Engineer | Big Data & Cloud | GCP Certified

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Profil

Data Engineer certifié GCP, spécialisé dans le développement de pipelines ETL/ELT, le traitement distribué avec Apache Spark, et la mise en place d’architectures Data Lake/Lakehouse sur les environnements cloud. Expérience sur des projets de data integration, data migration, batch et streaming, avec une maîtrise de Python, SQL et des technologies Big Data. Habitué aux environnements

Agile et aux pratiques DevOps, CI/CD et Data Quality, avec une approche orientée performance, fiabilité et scalabilité.

Expériences

Data Engineer; BayBridgeDigital · Fév. 2026 – présent

• Conception et développement de pipelines ETL/ELT pour l’ingestion, la transformation et l’intégration de données CRM.
• Développement, maintenance et amélioration des flux d’intégration des données avec Talend et MuleSoft.
• Création de tableaux de bord analytiques pour le suivi des indicateurs métiers.

Projet de Fin d’Études (PFE); Data Migration

• Conception d’une solution d’automatisation des pipelines de migration de données.
• Mise en place d’une architecture Lakehouse basée sur les couches Bronze, Silver et Gold avec Azure Data Lake.
• Mise en œuvre de processus de Data Quality avec Great Expectations afin d’assurer la fiabilité des données.

Technologies : Azure (ADLS Gen2), Talend, MuleSoft, Python, SQL, Apache Spark, Airflow, Great Expectations

Stagiaire Data Engineer; SIYA-Consulting · Juin 2025 – Sep 2025

• Conception et automatisation d’un pipeline ETL pour l’analyse de CVs et d’offres d’emploi.
• Développement d’APIs REST avec FastAPI pour l’intégration et l’exposition des données.
• Déploiement de microservices scalables (FastAPI, Docker) sur le Cloud.

Technologies : Airflow, Python, ETL, ChromaDB, LLM, FastAPI, Docker

Éducation

Institut National des Postes et Télécommunications (INPT) – Rabat: Ingénierie des Données · 2023 – 2026

Classes Préparatoires aux Grandes Écoles (CPGE) – Settat: Technologie et Sciences Industrielles (TSI) · 2021 – 2023

Projets

Pipeline de Streaming Temps Réel sur GCP

• Développement d’un pipeline temps réel utilisant Pub/Sub, Dataflow et BigQuery et Orchestration des traitements avec Airflow.
• Automatisation et déploiement de l’infrastructure avec Terraform.

Technologies : GCP (BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, GCS), Apache Airflow, Python, Terraform

Modern Data Platform sur Azure Data Factory, Snowflake & dbt

• Développement de pipelines d’ingestion et d’orchestration avec Azure Data Factory.
• Mise en place d’une architecture RAW, STAGING et MARTS sur Snowflake et automatisation des transformations avec dbt, avec intégration du versioning et du CI/CD.

Technologies : Azure Data Factory, Snowflake, dbt, SQL, Git, CI/CD

Pipeline ETL & Data Lakehouse sur AWS

• Développement d’un pipeline ETL automatisé pour l’ingestion et la transformation des données.
• Mise en œuvre d’une architecture Data Lake basée sur Amazon S3, et création de tableaux de bord Power BI.

Technologies : Python, SQL, Spark, AWS (S3, Glue, Athena, Redshift), Power BI

Compétences Techniques

Data Engineering: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Airflow, NiFi, Talend, dbt, ETL/ELT, Data Modeling, Data Quality

Cloud: GCP, AWS, Azure, Databricks, Snowflake

Langages: Python, SQL, Java, Scala

DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform, Linux, Git, CI/CD

Business Intelligence: Power BI, Tableau

Certifications

• Google Cloud Professional Data Engineer
• AWS Certified Data Engineer Associate (En cours)

Langues

Arabe : Langue maternelle · Français : Courant · Anglais : Courant