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Mehdi A.MA

Mehdi A.

Certified Data Engineer | Snowflake | DBT | AWS

€450/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Mehdi

Data Engineer & Analytics Engineer avec 3 ans d’expérience, spécialisé dans la transformation de la donnée en levier de performance business. J’accompagne des organisations, de la PME aux grands groupes, dans la structuration et la valorisation de leurs données afin d’améliorer la prise de décision, optimiser les coûts et activer des cas d’usage en IA et LLM.
Expert en plateformes data modernes centrées sur Snowflake et dbt, avec une approche analytics engineering. Industrialisation des transformations via dbt (modularité, tests, documentation, CI/CD) et mise en place d’architectures Medallion (Bronze / Silver / Gold) et Data Vault garantissant qualité, traçabilité et gouvernance. Déploiement de pipelines ELT performants, avec optimisation des coûts et des performances.
Développement de pipelines orientés dbt-first, orchestration des workflows et gestion des dépendances. Automatisation de l’ingestion de données (API, fichiers, scraping) pour enrichir les cas d’usage analytiques et IA. Gestion de stacks data scalables (Snowflake, PostgreSQL, formats Parquet) et mise en place de bonnes pratiques : tests dbt, documentation automatisée, CI/CD avec GitHub et Jenkins.
Structuration de datasets prêts pour la BI, l’automatisation et les usages avancés en IA générative (RAG, vectorisation, feature datasets). Modélisation de couches Gold orientées KPI et performance business, favorisant le self-service analytics. Création de dashboards avec Tableau et traduction des besoins métiers en solutions data robustes, scalables et orientées valeur.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Paris (up to 50km), Bordeaux (up to 10km), Lille (up to 10km), Nice (up to 10km), Lyon (up to 10km)

Experience

  • NORAUTO
    DATA ENGINEER SNOWFLAKE/DBT
    RETAIL (LARGE RETAILERS)
    September 2025 - March 2026 (6 months)
    Lille, France
    Conception et automatisation de pipelines Python / SQL orchestrés via Azure Data Factory et Azure Storage, alimentant Snowflake, permettant de centraliser les données opérationnelles (stocks, livraisons, flux financiers) et d’améliorer la visibilité globale de la supply chain
    Mise en place de flux ELT entre Azure et Snowflake, réduisant les silos de données et permettant un suivi quasi temps réel des stocks et des délais de livraison, facilitant des décisions opérationnelles plus rapides
    Transformation des données avec dbt (dbt Cloud) et modélisation Silver / Gold sur data lake Azure & Snowflake, structurant les données autour des commandes, expéditions et rentabilité, afin de fournir des indicateurs fiables par produit et par canal de vente
    Industrialisation des modèles dbt (tests, documentation, versioning) contribuant à améliorer la qualité des données et réduire les écarts dans les reportings financiers et logistiques
    Mise en place de contrôles de qualité (validation, déduplication, traçabilité) sur les pipelines Python / SQL / dbt, permettant de fiabiliser les KPIs clés : taux de rupture, performance transporteurs, marges par produit
    Développement de flux d’ingestion multi-sources (ERP, APIs transporteurs, plateformes e-commerce) via Stambia et Azure, à l’échelle internationale, permettant de consolider une vision unifiée des opérations
    Optimisation des performances des traitements et des coûts de stockage/compute sur Snowflake et Azure, avec un impact direct sur la scalabilité et la rentabilité de la plateforme data
    Création de dashboards Tableau connectés à Snowflake, permettant aux équipes métiers de piloter les stocks, anticiper les ruptures, suivre les livraisons et analyser la rentabilité
    Collaboration étroite avec les équipes Supply Chain, Transport et Finance dans un environnement cloud Azure (agile), traduisant les besoins métiers en solutions data concrètes et actionnables
    Snowflake DBT Microsoft Azure Méthode agile
  • Betclic Group
    Data engineer
    ENTERTAINMENT AND LEISURE
    October 2023 - Today (2 years and 8 months)
    Bordeaux, France
    Participation à la conception de solutions data (AWS, Snowflake, dbt) en collaboration avec les équipes métiers (marketing, produit, finance) afin de fiabiliser les KPIs et améliorer la prise de décision
    Développement de pipelines ELT sur Snowflake (SQL) orchestrés via AWS et intégrés avec dbt, permettant de centraliser et exploiter des données issues de multiples sources
    Construction d’une architecture Lakehouse (Bronze / Silver / Gold) sur Snowflake, avec transformation via dbt, afin de fournir des datasets fiables, historisés et directement exploitables par les équipes business
    Industrialisation des transformations avec dbt (dbt Cloud) : modularisation des modèles, tests de qualité, documentation, permettant de réduire les erreurs de données et améliorer la confiance dans les reportings
    Automatisation des déploiements via CI/CD (Jenkins, Git) et dbt Cloud, garantissant des mises en production rapides, sécurisées et reproductibles
    Optimisation des performances et des coûts sur Snowflake (warehouse, requêtes, stockage) dans un environnement AWS, avec un objectif de réduction des coûts et amélioration des temps de traitement
    Maintenance et évolution des pipelines (Snowflake, dbt, AWS) pour répondre aux nouveaux besoins métiers, assurant une plateforme data scalable et alignée avec la croissance business
    Rédaction de documentation (dbt docs, Confluence) pour améliorer la collaboration entre équipes data et métiers et accélérer l’adoption des datasets
    Python Amazon Web Services Snowflake DBT ETL

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  • master mathématiques appliquées
    université de bordeaux
    2022
    statistiques computationnelle,deep learning,computer vision,statistique descriptive,statistiques inférentielle,analyse des données en python et R,SQL avancé,optimisation,programmation variables entieres,classification,

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