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Fiche du profil 3 fiches regroupées (même personne)

Qualification
Poste
Architecte Cloud DATA/BIG DATA (F/H)
Métier
Architecture & expertise technique
Secteur d'activité
Télécoms déclaré
Origine
Candidature reçue
Expérience
Non spécifié
Compétences
Kubernetes, SQL, Terraform, AWS, Ci/Cd, GCP, Azure
Identité et contact

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Localisation
Casablanca
Source
Candidature ai.nextdata.ma
Déposé le
24/06/2026
CV anonyme

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NextData
Curriculum vitae anonymisé
ND-CV-88536BF4

Architecture & expertise technique

Casablanca Identité et coordonnées communiquées par NextData

[nom]

linkedin | [téléphone] | [e-mail] | [adresse]

Compétences

  • Python | Java | R | SQL | Apache Spark | Airflow | Kafka | NoSQL | Node | FastAPI | Flask | Pandas | PyTorch | Git | OOP | Bash | Redis
  • GCP | AWS | Cloud Computing | CI/CD | Terraform | Kubernetes | Datadog | Docker | QlikSense | DataGalaxy | Nifi | Hadoop | DBT
  • Snowflake | Streamlit | Symfony | Node.js | Test Unitaire | IaC | API REST | Jira | Notion | Trello
  • Responsable | Autonome | Esprit pratique | Critique | Passionné et investie | Français, Anglais – Maîtrise courante ou supérieure

Expériences professionnelles

Big Data Engineer · Data · 10/2023 – 10/2025

  • Conception et mise en œuvre des pipelines ETL haute performance ayant permis de réduire de plus de 60 % le temps de traitement et optimisant la disponibilité des données analytiques.
  • Recueil et analyse des besoins métiers auprès des équipes Data et Produit afin de définir les indicateurs clés de performance (KPIs) et les flux de données associés
  • Refonte du modèle de données OLAP (schéma en flocon) pour améliorer la performance des requêtes et l’accessibilité des dashboards BI, facilitant ainsi la prise de décision stratégique.
  • Migration de l’écosystème Hadoop on-premise vers Dataproc et GCS sur GCP, avec une infrastructure provisionnée via Terraform (IaC) et GitLab, permettant une scalabilité accrue et une réduction significative des coûts d’infrastructure.
  • Mise en place de processus robustes de gouvernance et de qualité des données (contrôles de cohérence, validation automatisée, détection et gestion des doublons), garantissant la fiabilité des indicateurs métier.
  • Création et automatisation de tableaux de bord dynamiques dans Qlik Sense, offrant une visibilité complète sur les performances opérationnelles et les indicateurs clés.
  • Accompagnement des utilisateurs métiers dans la prise en main des outils data (formation, documentation, support).

Data engineer · DAVINCICAD · 07/2023 - 10/2023

  • Structuration des données selon les usages métiers (temps réel, analytique, applicatif) pour améliorer la performance et la lisibilité des données
  • Conception et mise en œuvre d’une architecture ETL performante pour le traitement de données en temps réel, alimentant une carte interactive reliant les clients et les véhicules.
  • Déploiement d’Apache NiFi pour l’extraction et l’orchestration des flux de données, améliorant significativement la rapidité d’ingestion.
  • Séparation de la couche de données en trois bases optimisées selon les besoins fonctionnels : Redis pour la gestion des localisations GPS en temps réel, MongoDB pour les données d’utilisation et d’application, SQL pour l’analyse décisionnelle et les besoins BI.
  • Configuration de Kafka pour le traitement en streaming, réduisant la latence et assurant la continuité des flux.
  • Optimisation des traitements à l’aide de PySpark.
  • Contribution à l’amélioration de l’expérience utilisateur en participant à la conception d’interfaces intuitives et interactives.

Data engineer / Software engineer · Radio Mars · 02/2022 - 10/2022

  • Implémentation d’une architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) avec DBT et Snowflake pour structurer les couches de données et renforcer la qualité et la gouvernance.
  • Modélisation et dénormalisation du data warehouse selon une architecture en étoile (Star Schema) afin d’optimiser les performances analytiques, la rapidité des requêtes et la génération d’insights.
  • Conception d’un moteur de recommandation fondé sur des modèles supervisés (K-Nearest Neighbors) et intégré dans des flux ELT.
  • Réalisation d’analyses exploratoires (EDA) et suivi des performances des modèles afin d’assurer précision, stabilité et maintenabilité.
  • Conteneurisation avec Docker et CI/CD GitLab pour automatiser le déploiement et orchestrer les environnements de test et production.
  • Collaboration avec les équipes produit pour intégrer les recommandations dans l’application.

Formation

Master pro en big data · Epitech · 10/2023 - 07/2025

Bachelor en big data / IA · Ynov Campus · 09/2019 - 06/2023

Certifications

HashiCorp Terraform Associate (004) · SnowPro Associate: Certification

Data Engineer GCP Pro – en cours · DBT ( Data Build Tool )

CV anonymisé présenté par NextData · Confidentiel · contact@nextdata.ma ND-CV-88536BF4

Pour être mis en relation avec ce profil, indiquez la référence ND-CV-88536BF4 : contact@nextdata.ma

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