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Moses O.
Data Engineer
Moses est un ingénieur de données compétent avec huit ans d'expérience dans la conception et l'optimisation de solutions de données dans diverses industries. Il possède une grande expertise en SQL, Python, Spark, Databricks, DBT, Airflow, Kafka et les plateformes cloud telles que Azure, GCP et AWS.
L'une de ses principales réalisations consiste à remanier les pipelines de données d'un client en migrant son ancien système vers Databricks. Cette transformation a eu un impact particulier car il a réussi à adapter la solution pour répondre aux besoins distincts des équipes d'ingénierie des données, d'apprentissage automatique et d'ingénierie analytique, ce qui a donné lieu à une infrastructure de données robuste et adaptable.
Avec une forte capacité à aligner les exigences des parties prenantes sur les implémentations techniques, Moses fournit constamment des solutions de données innovantes, évolutives et efficaces qui favorisent le succès de l'entreprise.
Principale expertise
- Microsoft Power BI 6 ans
- SSAS 6 ans
- SSIS 8 ans
Autres compétences
- Kubernetes 5 ans
- Terraform 4 ans
- Keras 3 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
Data Engineer
Bondora - 1 an 11 mois
- Géré et développé des pipelines de données évolutifs à l'aide d'Azure DevOps pour l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD).
- Facilit é la collecte de données à partir de sources externes diverses et de bases de données opérationnelles vers les couches bronze, argent et or d'une architecture Lakehouse.
- Tiré parti d'un cadre construit sur mesure utilisant Python, SQL, Azure Databricks, SSIS, Azure Event Hubs et Azure Data Factory pour rationaliser les workflows de traitement des données.
- Conçu et mis en œuvre des solutions de tableaux de bord à l'aide de Looker pour fournir des insights exploitables.
- Orchestré des workflows avec DBT (Data Build Tool) et Databricks Workflows pour garantir des transformations de données fluides et des opérations efficaces de pipelines.
Les technologies:
- Les technologies:
Microsoft Power BI
SSIS
Kubernetes
Postman
JSON
REST API
Databricks
Grafana
Tableau
ETL
Flask
Selenium
FastAPI
Pydantic
NumPy
Pandas
PyTorch
DevOps
Docker
SQL
Azure
Python
Azure Blob storage
Apache Kafka
Apache Airflow
Azure Cloud
MSSQL
PowerShell
SharePoint
Bash
Git
Terraform
Azure Data Factory
- Data Modeling
- ELT
PostgreSQL
MS 365 Power Apps
Azure Event Hubs
Confluent
Data Engineer
Breakwater Technology - 1 an 7 mois
- Géré, construit et sécurisé à la fois des pipelines de données par lots et en streaming en temps réel pour traiter et analyser efficacement de grands ensembles de données.
- Identifié des tendances dans des ensembles de données complexes pour fournir des insights précieux et soutenir la prise de décision basée sur les données.
- Développé et maintenu des entrepôts de données pour transformer des données brutes en formats structurés et accessibles pour les clients.
- Conçu et mis en œuvre des frameworks réutilisables pour le stockage et le traitement de sources de données externes.
- Utilisé des technologies telles que SQL, Python, Scala, Apache Spark, DBT, BigQuery et Airflow pour un traitement et une transformation des données évolutifs.
- Intégré Kafka Connect pour un streaming de données en temps réel et une connectivité fluide avec les systèmes externes.
- Créé des visualisations de données interactives et pertinentes à l'aide de Google Data Studio pour communiquer efficacement les résultats.
Les technologies:
- Les technologies:
Scala
-
Kubernetes
-
Postman
-
JSON
-
REST API
-
ETL
-
Flask
-
FastAPI
-
Pydantic
-
NumPy
-
Pandas
-
PyTorch
-
DevOps
-
Docker
-
SQL
-
Python
-
Azure Blob storage
-
Apache Kafka
-
Apache Airflow
Google Cloud
AWS
-
Bash
BigQuery
-
Git
Looker
-
Terraform
- Data Modeling
- ELT
Apache Spark
Salesforce
-
Confluent
Data Engineer
Dubai Holding - 2 mois
- Conçu et développé des solutions de big data pour gérer des enregistrements clients en or à travers divers secteurs d'activité, garantissant l'exactitude et la cohérence des données.
- Consolidé de grands ensembles de données provenant de diverses sources en utilisant des technologies telles que SQL, Python, Azure Databricks, Azure Event Hubs et Azure Data Factory.
- Appliqué les principes de l'architecture des données médallion pour créer des couches de données structurées et efficaces (bronze, argent, or) pour une gestion et une analyse des données optimisées.
- Utilisé Azure Data Lake et Azure Synapse Analytics pour permettre un stockage et un traitement des données évolutifs.
- Mis en œuvre des pipelines CI/CD avec Azure DevOps pour rationaliser les processus de développement et de déploiement pour les solutions de données.
Les technologies:
- Les technologies:
-
Microsoft Power BI
-
Kubernetes
-
Postman
-
JSON
-
REST API
-
Databricks
-
ETL
-
Flask
-
FastAPI
-
Pydantic
-
NumPy
-
Pandas
-
PyTorch
-
DevOps
-
Docker
-
SQL
-
Azure
-
Python
-
Azure Blob storage
-
Apache Kafka
-
Azure Cloud
-
MSSQL
-
PowerShell
-
SharePoint
-
Bash
-
Git
-
Azure Data Factory
- Data Modeling
- ELT
-
Azure Event Hubs
Data Engineer
PricewaterhouseCoopers (PwC) - 2 années 2 mois
- Géré, construit et sécurisé des bases de données et des pipelines de données Microsoft SQL Server (2017, 2019, Azure SQL), permettant une intégration des données d'entreprise entre des systèmes hétérogènes pour les bureaux PwC dans 12 pays en utilisant Databricks et Azure Data Factory.
- Migré des pipelines de données anciens vers Azure Databricks, améliorant les performances et l'évolutivité.
- Construit des processus ETL en utilisant Azure Data Factory pour soutenir des workflows commerciaux clés et assurer des opérations de données sans faille.
- Co-dirigé une équipe d'intégration, livrant des interfaces pour un projet de transformation numérique significatif dans le secteur de la finance.
- Conçu des tableaux de bord Power BI pour la direction, fournissant des insights en temps réel et instantanés grâce à des indicateurs clés de performance (KPI).
- Amélioré le temps de réponse des requêtes SSRS de 15 % grâce à une restructuration des requêtes après une analyse approfondie du plan d'exécution.
- Conduit des améliorations de plateformes de données, y compris la planification de capacité pour augmenter l'évolutivité et soutenir la croissance des entreprises.
- Garantit la sécurité, la qualité et la gouvernance des données sur toutes les plateformes de données pour maintenir la conformité et l'intégrité opérationnelle.
Les technologies:
- Les technologies:
-
Microsoft Power BI
SSAS
-
SSIS
-
Kubernetes
T-SQL
-
Postman
-
JSON
-
REST API
-
Databricks
-
Tableau
-
ETL
Keras
-
Flask
-
Selenium
-
FastAPI
-
Pydantic
-
NumPy
-
Pandas
-
PyTorch
-
DevOps
-
Docker
-
SQL
-
Azure
-
Python
-
Azure Blob storage
-
Apache Kafka
-
Apache Airflow
-
Google Cloud
-
Azure Cloud
-
MSSQL
-
PowerShell
-
SharePoint
- MuleSoft Anypoint Platform
UiPath
-
Bash
-
BigQuery
-
Git
-
Looker
-
Terraform
-
Azure Data Factory
- Data Modeling
- ELT
MS 365 Administration
VMware vSphere
Workday HCM
Éducation
Maîtrise ès sciencesManagement
Estonian Business School · 2022 - 2023
Maîtrise ès sciencesData Science
Middlesex University · 2019 - 2021
Maîtrise ès sciencesManagement Information Systems
Coventry University · 2014 - 2015
License ès sciencesComputer Science
Valley View University · 2008 - 2012
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