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OBJECTIFS
Accompagner l’entreprise dans leur processus de centralisation des données dans Microsoft Fabric.
Gérer la transition d’Azure Synapse Analytics vers Microsoft Fabric
RÉALISATIONS
- Rédaction d’un document d’architecture technique (Data Mesh) dans Microsoft Fabric
- Assistance à l’élaboration de la Stratégie globale de l’entreprise «Move to Fabric»
- Elaboration d’un planning de migration des données Azure Synapse Analytics
- Initialisation de bout en bout de l’environnement Microsoft Fabric pour la division
Silicones
- Développement de flux ETL avec Fabric Data Pipelines
- Développement de Notebooks de transformation des données brutes
- Versioning des workspaces de TEST dans Azure DevOps
- CI/CD à l’aide des pipelines de déploiement Fabric
- Création d’un rapport de Monitoring des exécutions de Pipelines
- Utilisation de l’API Fabric et Semantic Link/Semantic Link Labs
- Développement de vues TSQL dans le Lakehouse SQL Endpoint
- Assistance à la gestion des utilisateurs/droits/configurations (Lakehouse/Semantic Models)
OUTILS UTILISÉS
Microsoft Fabric Data Engineering (Lakehouse, Notebooks, Data Pipelines, Environments)
Microsoft PowerBI
Fabric Deployment Pipelines, Azure DevOps
OBJECTIF
Accompagner l’entreprise dans leur processus de centralisation des données avec Azure.
RÉALISATIONS
- Rédaction d’un document d’architecture technique dans Azure Synapse Analytics
- Réorganisation du Synapse existant suivant les spécifications établies
- Développement de flux ETL dans Azure Synapse Analytics
- Développement d’un système de déploiement des jobs spark d’Azure DevOps Repos vers
Azure Synapse via YAML pipelines.
- Développement de vues et procédures stockées dans un pool SQL Serverless
- Développement de materialized views, tables, procédures stockées dans un pool SQL
dedicated
- Gestion des utilisateurs/droits/configurations (SQL Serverless/Dedicated Pool)
- CI/CD dans Azure DevOps (YAML pipelines)
- Rédaction d’une documentation technique dans Azure DevOps Wiki
- Gestion des tâches dans Azure DevOps Boards
- Formation aux développeurs sur les “bonnes pratiques” à adopter
OBJECTIF
Collecter, aggréger et centraliser des données IOT provenant des engins de chantiers dans une base
de données Azure SQL
RÉALISATIONS
- Initialisation des ressources (datalake, synapse, base de données, keyvault)
- Mise en place de “Managed Private endpoints” entre Synapse et les ressources Azure
- Développement de flux ETL dans Azure Synapse Analytics
- Développement de vues et procédures stockées dans un pool SQL Serverless
- Agrégation des données à l’aide de Azure Synapse Dataflow
- Création et modélisation de la base de données
- Gestion des utilisateurs et des droits dans Azure SQL Database
- CI/CD dans Azure DevOps
- Aide au développement de rapports PowerBI
- Rédaction d’une documentation technique dans Azure DevOps Wiki
- Fonctionnement agile
OBJECTIF
Digitalisation du processus MAP (gestion des stocks, prévisions, commandes) initialement dans
Excel vers la Power Platform
RÉALISATIONS
- Création et modélisation de vues, formulaires dans Dataverse
- Automatisation des processus avec Power Automate et Javascript
- Intégration des données du Datawarehouse vers Dataverse avec PowerQuery
- Développement de rapports PowerBI
- CI/CD dans Azure DevOps
- Animation d’ateliers de conception
- Fonctionnement agile
OBJECTIF
Mettre en place une procédure de redéploiement de l’ensemble des ressources Azure de
production en cas de suppression.
RÉALISATIONS
- Stockage des template ARM dans un répertoire Azure Repository
- Paramétrisation des composants du templates et stockage dans DevOps Library
- Développement et orchestration des pipelines CI/CD
- Rédaction et tests complets de la procédure de recouvrement
OUTILS UTILISÉS
Azure DevOps
OBJECTIF
Concevoir et développer de A à Z un système d’analyse du parc informatique de la société dans
Azure.
RÉALISATIONS
- Choix, configuration et et mise en place des ressources Azure
- Intégration des données sources dans Azure Storage
- Développement de flux ETL dans Azure Data Factory ainsi que dans Logic Apps
- Modélisation des données Kimball
- Tests et validation
- Intégration des données cibles dans une base Azure SQL
- Automatisation de l’exploitation avec Azure Automation
- CI/CD dans Azure DevOps
- Création de tâches dans JIRA
- Aide au développement de rapports PowerBI
- Rédaction d’une documentation technique
- Formation des utilisateurs finaux
OBJECTIF
Développer des rapports BI de qualité
. Promouvoir le self -service au sein de la société
RÉALISATIONS - Intégration et exploration des données sources
à l’aide du
- Data manager de QlikSense - Tableau Prep Builder
- Transformation des données sources
à l’aide du
- Data load editor de QlikSense - Tableau Prep Builder
- Création de tableaux de bords suivant les meilleures pratiques de la data visualisation - Rédaction d’une documentation technique QlikSense - Aide aux employés de l’entreprise dans la rédaction de leur rapport - Gestion des droits d’accès aux rapports