Ali - Senior Data Architect / Lead Data Architect | Freelance — Disponible ASAP

Data Architect — ENEDIS

Mission freelance auprès d’ENEDIS.
Architecture d’une plateforme Lakehouse pour les données énergie, organisée en couches Bronze / Silver / Gold. Conception de la chaîne de traitement et de restitution, avec Databricks, Delta Lake, PostgreSQL, Cube et Superset dans un environnement AWS. Étude comparative des solutions analytiques, dont ClickHouse.
Fin de mission : septembre 2026.

Data Architect — GEODIS

Mission freelance auprès de GEODIS. Migration et décommissionnement de systèmes SQL Server vers une architecture Iceberg / Trino. Conception d’un framework de migration des structures et des données et d’un transpileur SQL vers Spark. Prise en compte des dépendances et des systèmes legacy, dont DB2. Fin de mission : septembre 2026.

Data Architect — KARAPASS (Groupe BNP Paribas)

Mission freelance auprès de KARAPASS. Cadrage puis réalisation d’une plateforme Data sur 5 VM. Mise en place de flux CDC MySQL vers PostgreSQL avec Kafka et Debezium. Architecture PostgreSQL comprenant un maître et deux réplicas, avec PgPool-II. Organisation des traitements en couches Bronze / Silver / Gold.

Data Architect — Renault / Stellantis

Mission freelance. Migration de données ArangoDB vers SQL Server pour des usages liés aux données IoT des véhicules. Modélisation et conception des traitements de données, dans un environnement Azure et Data Factory.

Data Architect — État-Major de l’Armée de Terre

Contrat à durée déterminée (CDD). Architecture et gouvernance Data pour les systèmes de l’État-Major de l’Armée de Terre. Conception de pipelines et de traitements de données avec MongoDB, Spark, Kafka et Data Factory ; qualité et traçabilité des données.

Data Architect — ENGIE

Mission freelance auprès d’ENGIE. Étude et comparaison des offres Kafka Confluent et Amazon MSK, avec analyse des coûts et des exigences de sécurité et de conformité RGPD. Réalisation d’un POC d’anonymisation et de transfert des données.

Data Architect — ANEF — Ministère de l’Intérieur

Mission freelance sur le programme ANEF. Gouvernance et traçabilité des données, convergence des référentiels et conception d’API. Travaux d’anonymisation et de traitement de données avec MongoDB et PySpark ; suivi des développements sous GitLab.

Data Architect — MESIRH

Mission freelance. Architecture de synchronisation de données par CDC à l’échelle de 300 bases de données. Conception des flux entre Informix et MongoDB au moyen de Debezium et Kafka.

Data Architect — NATIXIS

Mission freelance auprès de NATIXIS. Décommissionnement Oracle et migration vers l’écosystème Hadoop : HBase, Hive et Sqoop, avec stratégie de retour arrière. Architecture du Data Lake TTS, modélisation des données, usages de visualisation et gouvernance.

Data Architect — GreenFlex (Groupe Total)

Contexte
Design d’une stack DataStream et développement d’un POC permettant de collecter et traiter des messages provenant
de l’IoT dans un flux temps réel. Restitution des données dans un pipeline ML.
Responsabilités
- Rédaction d’une expression de besoins à partir d’un memo et de diverses collectes métier
- Design d’une stack Kappa étendue
- Définition des prérequis infra, framework et divers outils
- Installation et déploiement de l’environnement complet du POC à partir d’un EC2 en mode bare-metal
- Développement du POC correspondant en mode « hors sol » (PySpark)
- Tests et collecte des metrics avec un jeu de données de 11M de messages
- Portage du POC dans un environnement AWS Managé / Cluster DataBricks
- Développement de deux uses cases en mode NoteBook Databricks
- Parallélisation des notebook (ThreadPool)
- Suivi des développements et accompagnement de l'équipe
- Test de Qualifications (Pré production /Production)
Livrables
- POC Totalement fonctionnel incluant deux uses cases
- Mise en pré-production
- Documentation complète du code et des librairies écrites
- Documentation de l’architecture
- Livraison de tous les fichiers de configuration et bash de déploiement

Data Architect — ARMATIS

Contexte
Conception et développement d’un DataLake à partir de multiples sources de données hétérogènes et non qualifiées
(DataGouv, Scrapping, Base Client, Base commerciales).
Implémentation da l’API GraphQL avec un bréviaire de requêtes type.
Responsabilités
- Audit de l’architecture DataLake en cours de développement (S3 / Delta Parquet / Postgres)
- Proposition d’une architecture corrective (plus simple et proche du modèle Lambda)
- Développement d’un projet pilote avec la nouvelle architecture
- Proposition d’une stratégie de migration (portage et/ou réécriture)
- Réorganisation de l’équipe de développement avec plus de concentration des compétences
- Design de pattern pour l’implémentation de l’API GraphQL (bréviaire de requêtes mutation et fetch)
- Portage du Datalake vers l’architecture cible.
- Formation des utilisateurs finaux (ce sont des analytics)
Suivi des développements et accompagnement de l'équipe
- Analyse des impacts des évolutions sur l'existant
- Test de Qualifications (Pré production /Production)
- Mise en pré-production.
Livrables
- Ensembles de pipeline SPARK / Notebook DATABRICKS
- Documentation complète de l’API en plus du code commenté
- Formation et montée en compétence des équipes junior client

Data Architect / Engineer

Contexte
Conception d’un Stream realtime pour alimenter un pipeline Machine Learning.
Réduire le taux de nuisance (appels qui n’aboutissent pas) et réduction des temps d’attente
Optimiser la disponibilité des téléopérateurs
Réaliser un modèle de prédiction pour piloter ASTERISK (Auto commutateur téléphonique)
Responsabilités
- Audit des sources de données (stream et batch)
- Rédaction d’une expression de besoins pour répondre à la première problématique qu’est la collecte de données asynchrones et
la construction d’un flux de données continu et qualifié.
- Design d’une stack full stream de type Kappa
- Développement d’un pilote en conditions préproduction
- Tests de fonctionnement et de qualification
- Mise en tension du flux à 150%
- Rédaction d’une expression de besoins pour répondre à la problématique d’implémentation d’une ML en stream
- Co-développement d’une ML sur notebook Databricks
- Développement d’un connecteur stream / notebook
- Rédaction de la documentation technique
- Tests fonctionnels
Livrables
- Conception et développement d’une librairie pySpark pour ASTERISK capable de dérouter les appels entrants et sortants
(streaming).
- Conception et développement du pipeline d’analyse et Data cleaning : obtention du modèle de prédiction
- Implémentation des deux libaririe dans l’environnement de production

Data Architect — Digital & You

Mission freelance. Conception d’une architecture de streaming de type Kappa pour alimenter des traitements de Machine Learning et piloter la téléphonie Asterisk. Développement de traitements PySpark / Scala et intégration Kafka, Databricks et Cassandra.

Service Line Manager de la ligne NTIC

Description : Composée d’un ensemble de 90 Collaborateurs, incluant Chefs de projet et Directeurs de projets, ma fonction consiste à assurer une gestion de projet cohérente et performante, d’assurer les échanges avec les Front-Office (France, Belgique) Atos, de m’investir dans les opérations d’avant-ventes ainsi que de garantir une qualité dans le recrutement des ressources humaines.

Directeur de Projet

- Projet : Refonte du SI Agence
- Mission(s) et réalisations : SFG

Directeur Général de Mentra (Actionnaire de l’entreprise)

- Description : SSII spécialisée dans le domaine bancaire au départ, puis périmètre élargi à d’autres secteurs. Première entreprise au Maroc à avoir proposé des compétences dans le développement utilisant des « nouvelles technologies » (application avec client léger, la première application pour la BMCI datant de 1996 : le client Internet Explorer 3.1 était la version utilisée …). Avec un effectif de 21 (au maximum de son évolution), Mentra à compté plus de 40 entreprises clientes de renom.

Responsable développement IHM

- Description : SSII spécialisée dans le domaine bancaire, j’ai participé à un projet de recherche et développement parrainé par : IBM France, Bull, NCR, BNP, GAN pour le compte des Caisses d’Epargne. Ce projet consistait à valider la migration du moteur central d’un applicatif bancaire (celui des Caisses d’épargnes) sous système mainframe vers une plateforme Unix, Client/Serveur avec une base de donnée Terradata. Mon rôle consistait à développer les interfaces entre les applications utilisateur et le moniteur transactionnel TopEnd (NCR). Aujourd’hui Sigo Conseil à été rachetée par Viveo.