Ouvert à un CDI Data Engineer & à des missions freelance
Je suis Imad, Data Engineer à Paris. Je conçois des pipelines batch & streaming avec Airflow, Spark, Kafka et dbt — de la source brute jusqu’au dashboard — avec la qualité des données intégrée dès la conception.
01À propos
Je suis Data Engineer, diplômé d’État en Data Engineering de l’ENSA Al Hoceima. Je termine un Master spécialisé à l’Institut F2I à Paris, en alternance chez VirtuoSys, un éditeur SaaS LegalTech.
Ce qui m’intéresse, c’est la partie moins visible de la data : des pipelines idempotents, monitorés et documentés, pour que les équipes en aval — analystes, produit, métiers — n’aient plus à se demander si les chiffres sont justes. Je l’ai fait pour une banque, un éditeur SaaS et une équipe de vision par ordinateur.
En parallèle, je travaille en freelance sur Upwork — scraping, automatisation et pipelines de données — avec un Job Success de 100 %. Hors clavier : course à pied, musculation, apprentissage du saxophone, et engagement associatif comme ex-Président de l’association SADIM et Vice-Président du Club Data ENSAH.
SELECT name, role, based_in, focus
FROM engineers
WHERE pipelines = 'reliable'
AND data_quality IS NOT NULL
ORDER BY impact DESC
LIMIT 1;| name | role | based_in | focus |
|---|---|---|---|
| Imad Bouzkraoui | Data Engineer | Paris | batch · stream · DQ |
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02Expérience
SaaS LegalTech · Paris
Data Governance · Casablanca
Vidéosurveillance intelligente
À distance · clients internationaux
03Projets choisis
Des pipelines en production et les projets derrière eux — le problème, ce que j’ai construit, et ce que ça a changé.
Production · SaaS LegalTech
Des pipelines Airflow sur AWS et un dashboard temps réel Power BI × Sentry qui ont ramené la détection des bugs de plusieurs heures à quelques minutes.
Production · Banque
Des règles codées en dur à la classification d’anomalies par ML — avec alertes en streaming et boucle de validation humaine — pour l’entité Data Governance d’une banque.
Projet · Analytics engineering
Analytics engineering de bout en bout : S3 → Snowflake → dbt, architecture Medallion, historisation SCD Type 2 et modèles testés.
Production · Vision par ordinateur
Des flux caméra à ~30 fps classés en 5 types d’incidents, avec une logique de confirmation pour qu’une image ambiguë ne déclenche jamais d’alarme.
Chaque git push est testé, conteneurisé et déployé en DAG Airflow par Jenkins — puis l’exécution est vérifiée dans MongoDB.
Jenkins · Docker · Airflow · MongoDB · pytest
Nettoie, croise et consolide une base relationnelle, MongoDB et des événements JSON de livraison en une vue customer_order_360 — avec audit qualité et gestion des rejets.
PySpark · Spark SQL · PostgreSQL · MongoDB
Un pipeline reproductible qui transforme des séries World Bank et Our World in Data en vidéos animées de type bar chart race, du téléchargement au rendu final.
Python · pandas · Matplotlib · ffmpeg
Extrait et structure le contenu multimédia de profils Instagram sur des pages dynamiques riches en JavaScript.
Python · Selenium · BeautifulSoup
Des scripts qui collectent posts et discussions Reddit en jeux de données prêts pour l’analyse.
Python · Jupyter · pandas
04Stack technique
Des outils utilisés en production ou sur des projets complets — pas une collection de logos.
05Freelance
En parallèle de mon poste de data engineer, je prends un petit nombre de missions freelance — via Upwork ou en contrat direct. Les mêmes standards qu’en production : testé, documenté, monitoré.
Des pipelines batch ou streaming depuis vos API, bases et fichiers vers un stockage propre et requêtable — planifiés, relancés et monitorés.
Airflow · Prefect · Kafka · Spark
Un entrepôt fiable pour vos analystes : couches Medallion, modèles dbt testés, historisation et documentation.
dbt · Snowflake · PostgreSQL · AWS
Des scrapers et bots robustes qui tournent seuls et livrent des données propres et dédoublonnées — ou suppriment une tâche manuelle pour de bon.
Python · Selenium · Playwright
Des dashboards Power BI sur des données monitorées, avec contrôles et alertes qui arrêtent la donnée fausse avant qu’elle n’arrive dans une décision.
Power BI · Sentry · dbt tests
06Articles
Des leçons tirées de vrais pipelines — ce qui a marché, ce qui a cassé, et pourquoi.
07Contact
Vous recrutez un data engineer, ou vous avez besoin d’aide sur un pipeline, un entrepôt de données ou un projet de scraping ? Écrivez-moi par email ou sur WhatsApp — je réponds sous 48 heures.
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