Adel EL HADDAD

DATA ENGINEER
06 23 58 53 97 [email protected]
Python (Django, FastAPI, Flask) PostgreSQL PL/SQL Awk Bash DBT NoSQL (MongoDB) Redshift Sentry Apache Superset Spark Kafka Embulk Airflow Grafana (Prometheus) Java Dash MySQL AWS EC2 S3 Athena Lambda GitLab CI/CD Apache Spark Apache Kafka Apache NIFI Redis Fail2ban Ansible Pandas BeautifulSoup Selenium openpyxl matplotlib Seaborne NumPy
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EXPÉRIENCE

Sully Group
Conseil National de l’Ordre des Médecins (CNOM)
Depuis Septembre 2024
Déploiement de Superset 4, assurant des analyses dynamiques et fiables, intégrée à des flux de données automatisés via DBT, GitLab CI/CD, et sécurisée avec Keycloak.
  • Migration des données MySQL Server vers PostgreSQL, avec transformation et nettoyage automatisés grâce à DBT, Bash, et Python (Pandas) et déploiement de Superset pour la visualisation des données, la création de tableaux de bord interactifs et filtres avancés.
  • Intégration de Keycloak pour l'authentification centralisée avec gestion fine des rôles et des permissions, adaptée aux besoins métier spécifiques.
  • Mise en place d'une chaîne CI/CD GitLab pour automatiser les déploiements et les tests.
  • Formation des utilisateurs à l’utilisation de Superset, avec un focus sur l’autonomie dans l’exploration et l’analyse des données.
Impact : Solution retenue après évaluation comparative avec Power BI.
Technologies : Docker, Superset, Keycloak, PostgreSQL, Nginx, CI/CD Gitlab.
Sully Group
Ministère de l’Education Nationale
Depuis Septembre 2024
Révision complète de l’architecture pour améliorer la maintenabilité, la performance et la sécurité. du projet HERGE
  • Dockerisation du projet et migration des bibliothèques Python avec correction des incompatibilités dans le code avec migration vers Django 5 et PostgreSQL 15.
  • Tunning et Implémentation d’une gestion fine des permissions dans PostgreSQL, avec une amélioration net des performances.
  • Réfactorisation des modules ArcGIS et JavaScript et optimisation des performances.
  • Mise en place d'une chaîne CI/CD GitLab pour automatiser les déploiements et les tests.
  • Suivi et support technique de l’équipe de développement.
Impact : Solution retenue après évaluation comparative avec Power BI.
Technologies : Docker, Superset, Keycloak, PostgreSQL, Nginx, CI/CD Gitlab.
Sully Group
Santé Publique France
SUMEAU
Depuis Septembre 2024
Mise en place du système de surveillance microbiologique des eaux usées (SUMEAU)
  • Conception et optimisation des pipelines d’ingestion batch quotidiennes, intégrant l’analyse, le nettoyage et l’agrégation des données. Orchestration des traitements avec Airflow, incluant la mise à jour à la demande des référentiels via une communication avec un serveur Flask. Gestion des données issues des laboratoires, ingérées quotidiennement sous forme de fichiers plats via des DAGs Airflow.
  • Maintenance corrective, diagnostic des anomalies techniques (astreintes incluses).
  • Revue de code et accompagnement technique des développeurs.
Impact : Autonomie des équipes métier dans la gestion des pipelines sous Airflow, avec un suivi précis de la qualité des données et leur visualisation via Grafana.
Technologies : Docker, Airflow, Grafana, Python, Bash.
Sully Group
Réserve Sanitaire
RSPO
Depuis Septembre 2024
Développement d'une pipline “Compteur de jours mobilisés”, pour remplacer plusieurs fichiers Excel devenu inefficace face à la volumétrie croissante des données. permettant le suivi des jours mobilisés par les réservistes, réduisant ainsi le travail manuel.
  • Gestion des fichiers Excel (.xlsx) massifs avec extraction, nettoyage, et calcul des indicateurs (dépassements, alertes).
  • Développement d’un processus pour le movement et la traçabilité des fichiers, avec logs détaillés et notifications.
  • Implémentation de règles complexes sous Excel et intégration d’une supervision avancée.
Impact : Traitement
97%
plus rapide.
Technologies : Docker, Python, Bash, Automatisation de processus, Excel avancé (Openpyxl).
Sully Group
Santé Publique France
COVID-19
SIDEP
VACSI
SIVIC
PROTOCOLES
Depuis Septembre 2024
Afin de répondre à la forte demande des épidémiologistes et data scientists durant la pandémie, Santé Publique France a sollicité l’expertise de Sully Group pour le traitement et le croisement des données de santé publique
  • Développement d’algorithmes avancés pour la détection de clusters COVID-19 et l’analyse des tendances épidémiologiques, en collaboration avec les épidémiologistes.
  • Conception et implémentation d’algorithmes avancés pour la détection de clusters COVID-19 et l’agrégation de données massives, en partenariat avec les épidémiologistes et data scientists, pour l’identification rapide des tendances critiques.
  • Développement de protocoles spécifiques permettant l’analyse des variants de COVID-19 les plus virulents et l’évaluation de l’efficacité des vaccins, en exploitant des données issues de multiples sources et formats.
  • Nettoyage, normalisation et agrégation de données massives (SIDEP, VACSI, SIVIC, CONTACT COVID) pour une exploitation efficace.
  • Maintenance de la cohérence entre le data warehouse et les data marts, tout en assurant la disponibilité et la qualité des données pour l’open data.
  • Surveillance de la qualité des données, avec application de correctifs et de patchs pour résoudre les incohérences et garantir leur fiabilité.
  • Préparation des données pour leur publication en open data, dans le respect des standards et des contraintes réglementations des données de santé (RGPD, CNIL).
  • Analyse des besoins métier, estimation des charges et rédaction des spécifications techniques.
  • Mise en place de socles techniques adaptés aux contraintes applicatives.
  • Conception, développement et optimisation de services REST, modules et pipelines de données (Batch & Stream).
  • Réalisation de tests unitaires/intégration, documentation technique et fonctionnelle.
  • Préparation des livrables, déploiement des nouvelles versions et diagnostic des anomalies (astreintes incluses).
  • Revue de code, pair-programming et accompagnement des développeurs.
Impact : Traitement 82 % plus rapide.
Technologies : Docker, Python, Bash, Automatisation de processus, Excel avancé (Openpyxl).
Balance due:
USD $434.00
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