Ilyess Amara

Ingénieur ETL / Data avec plus de 4 ans d'expérience dans la conception et l'optimisation de pipelines de données et de solutions d'entrepôt de données (data warehouse) sur des environnements cloud (GCP) et sur site. Expertise avérée en conception ETL, modélisation de données, qualité des données et automatisation des flux de travail, acquise à travers la prise en charge complète de projets de migration et de transformation de données dans le secteur des télécommunications. Solides compétences en SQL/PL-SQL, bonne maîtrise de la traçabilité des données (data lineage) et de la gestion des métadonnées, ainsi qu'une expérience dans l'industrialisation des pipelines avec l'Infrastructure as Code, le CI/CD et la conteneurisation.

Résolveur de problèmes autonome et rigoureux, à l'aise pour travailler sous pression au sein d'équipes transverses.

Data Engineer at Sofrecom Tunisie (2024-07 – Present)

• Participer à un programme de migration de données pour Orange France, d'Oracle vers GCP BigQuery
• Prendre en charge la phase de conception ETL: cadrage, préparation des spécifications fonctionnelles et techniques, et cartographie source-cible
• Développer des pipelines ETL avec dbt: modèles SQL (staging/intermediate/marts), historisation et transformations incrémentales
• Mettre en place des contrôles de qualité des données: tests dbt (unitaires, génériques), validation des règles métier et contrôles de cohérence
• Construire un flux ETL de bout en bout couvrant l'ingestion, la transformation, la validation, la publication et le suivi opérationnel
• Développer la traçabilité technique via des tables de logs/audit avec suivi volumétrique (fichiers traités, date_part, nombre de lignes, date de traitement)
• Industrialiser l'infrastructure de données avec Terraform (IaC) sur GCP
• Standardiser le traitement des données via Docker afin d'assurer la reproductibilité entre environnements
• Mettre en place des pipelines CI/CD (build, tests, déploiement) pour sécuriser les mises en production des données
• Optimiser les performances et les coûts de BigQuery via des stratégies incrémentales, le partitionnement et l'optimisation des requêtes
• Collaborer avec les équipes métier et techniques pour traduire les besoins fonctionnels en flux ETL robustes et maintenables

Data Engineer at Databiz (2022-11 – 2024-06)

• Contribuer à un projet de traitement de données sur Google Cloud Platform (BigQuery), suivant l'architecture Médaillon (couches Bronze, Silver, Gold) basée sur une démarche ETL
• Ingérer des données brutes depuis un Data Lake en tant que couche source
• Développer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) basés sur Apache Beam et Python
• Concevoir et implémenter des transformations de données en utilisant Python
• Construire des vues SQL pour les rapports Business Objects et la consommation analytique
• Développer des tests unitaires avec Pytest afin d'assurer la fiabilité des pipelines de données
• Provisionner et gérer l'infrastructure du projet avec Terraform (Infrastructure as Code)
• Construire et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab
• Concevoir et orchestrer des flux de traitement de données

Ingénieur Data Freelance at Indépendant (2021-09 – 2022-10)

• Extraction de données: extraction de données depuis des pages web et stockage dans des fichiers CSV à l'aide de Scrapy, BeautifulSoup et Bash
• Nettoyage des données: utilisation de Pandas et NumPy pour le prétraitement et le nettoyage des données extraites
• Intégration des données: intégration des données nettoyées dans des bases de données MySQL
• Automatisation des traitements: automatisation des tâches de traitement des données à l'aide de scripts Bash

Diplôme National d'Ingénieur in Génie Logiciel – ISSAT – Sousse (2018-09 – 2021-07)

Cycle Préparatoire Intégré – ISSAT – Sousse (2016-09 – 2018-06)

Baccalauréat – Lycée secondaire ElMenchia (2015-09 – 2016-06)