Description

Ingénieur Data Senior, plus de 5 ans d'expérience dans la conception de

plateformes de données cloud de bout en bout. Spécialiste de l'écosystème

data moderne : modélisation et transformation avec dbt, entrepôt Snowflake,

orchestration Apache Airflow, traitement distribué Databricks / PySpark, sur

Azure (et AWS). Habitué aux migrations vers le cloud, à l'architecture en

couches Médaillon, à la qualité des données et aux pratiques CI/CD.

Certifié Databricks Data Engineer Associate et Microsoft Azure Data Engineer

Associate (DP-203).

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 10 km)

Saint Gobain
Azure Data Engineer
INDUSTRIE MATIÈRES PREMIÈRES
janvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)
Paris, France
Conception et industrialisation de plateformes de données d'entreprise
reposant sur une architecture en couches Médaillon (Bronze / Silver / Gold),
avec une stack Snowflake, dbt, Apache Airflow et Databricks, au sein de
l'équipe Data Analytics.

Projet Mobility — Migration de la plateforme data de SAP BW vers Snowflake :
• Migration de la plateforme data du domaine Mobility depuis SAP BW vers une
architecture cloud moderne Snowflake / dbt / Airflow, en garantissant la
continuité du reporting métier.
• Analyse des flux et des modèles existants sous SAP BW, puis re-conception
des modèles cibles en couches Bronze / Silver / Gold.
• Développement des transformations dbt (staging → intermediate → marts)
reproduisant et fiabilisant la logique métier héritée de SAP BW.
• Orchestration de bout en bout des chargements et transformations via des
DAGs Apache Airflow (dépendances, SLA, reprises sur erreur).
• Mise en place de tests dbt et de contrôles de réconciliation entre SAP BW
et Snowflake pour valider l'équivalence des résultats.

Projet Tesseract — Suivi de production temps quasi-réel multi-régions :
• Collecte des données des sites de production des régions Asie, Amérique,
Europe et Afrique toutes les 30 minutes pour le suivi de la production à
l'échelle mondiale.
• Conception de pipelines d'ingestion incrémentale planifiés toutes les
30 minutes, avec traitement distribué en PySpark sur Databricks.
• Implémentation de l'architecture Médaillon sur Databricks : Bronze
(données brutes des sites), Silver (harmonisation multi-régions /
multi-fuseaux horaires), Gold (indicateurs de production agrégés).
• Exposition des données consolidées vers Snowflake et les outils de
reporting pour le pilotage de la performance industrielle.
Technologies : Snowflake, dbt, Apache Airflow, Databricks, PySpark, Azure
Data Lake Storage Gen2, SAP BW, Azure, SQL, Python, Azure DevOps, Git.
SQL PySpark Azure Databricks Python Microsoft Azure
Aéroport de Paris
Azure Data Engineer
AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
janvier 2023 - janvier 2025 (2 ans)
Paris, France
Projet SPA (Suivi des Performances Aéroportuaires) — Migration de la data
plateforme depuis SAP BODS vers une architecture cloud moderne Snowflake /
Databricks.
• Pilotage de la migration de la plateforme SPA en garantissant une
interruption de service minimale et la cohérence des données tout au long
de la transition.
• Mise en place de l'ingestion et de l'orchestration des flux via Apache
Airflow et Azure Data Factory (DAGs, triggers, datasets paramétrés,
gestion des dépendances).
• Développement et optimisation de modèles de transformation dbt et de
workflows Snowflake pour des charges analytiques à grande échelle.
• Développement de notebooks Databricks (PySpark) pour les transformations
lourdes et le traitement distribué des données issues des systèmes sources.
• Implémentation de contrôles qualité, de règles de validation et de tests
dbt pour assurer la conformité, l'exactitude et la fiabilité des données.
• Conception de pipelines CI/CD pour le déploiement automatisé vers les
environnements de recette et de production via Azure DevOps.
• Optimisation des requêtes SQL et de la logique de transformation dans
Snowflake, et mise en place de monitoring, logging et alerting pour une
gestion proactive des incidents.
• Documentation de l'architecture, des procédures de déploiement et de la
data lineage à des fins opérationnelles et d'audit.
Technologies : Snowflake, dbt, Apache Airflow, Databricks, PySpark, Azure
(ADF, Synapse, DevOps), SQL, Python, Git.
Azure Data Factory SQL PySpark Databricks Snowflake
Optima energie
Data engineer
ENERGIE
janvier 2020 - décembre 2022 (2 ans et 11 mois)
Paris, France
Projet : mise en place et structuration de la data plateforme autour de
Snowflake.
• Conception et développement de pipelines de données avec Apache Airflow
pour orchestrer et planifier des workflows complexes (DAGs, gestion des
dépendances et des reprises sur erreur).
• Construction de pipelines ELT chargeant des données depuis AWS S3 vers
Snowflake, et structuration de l'entrepôt (schémas, stages, tables, vues).
• Mise en place de traitements d'ingestion et de transformation sur AWS
(S3, Glue, Lambda, Athena) pour préparer les données analytiques.
• Déploiement et gestion d'environnements conteneurisés avec Docker, et
automatisation des workflows CI/CD via GitHub Actions.
• Développement de scripts Python et d'APIs pour traiter et exposer des
services de données aux applications consommatrices.
• Intégration des données Salesforce dans l'écosystème analytique et
construction de tableaux de bord Power BI pour le suivi des KPI.
Technologies : Snowflake, Apache Airflow, AWS (S3, Glue, Lambda, Athena),
Docker, Python, GitHub Actions, Power BI.
Snowflake Databricks SQL Python AWS