À propos de Axel
Data & cloud solutions Architect with strong technical Big Data (Hadoop, Spark and NoSQL) & cloud (GCP, AWS and Azure) skills, and backed with a Master Degree in Computer Science (Master of Business Intelligence - Dauphine university).
I work on the following topics:
- Cloud computing
- Business Intelligence
- Big Data
- Data Architecture
- Data warehousing
- Data Quality and Master Data Management
- Data Integration ETL
- Data science
- Data analysis and data visualization.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 10 km), Bordeaux (jusqu’à 10 km), Lille (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Safran Aircraft EnginesSenior Solution ArchitectAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEnovembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Corbeil-Essonnes, France- Piloter les phases d'évaluation et de conception des projets dans le Cloud AWS,- Concevoir l’architecture de la plateforme data cloud (Migration Hadoop vers AWS),- Contribuer avec l’équipe FinOps pour calculer et optimiser les coûts de migration,- Porter les initiatives architecture Data/Cloud au sein de la design authority,- Apporter support et expertise pour toutes les discussions portant sur les cas d’usages Machine Learning, AI, Data Analytics et IoT.
- APRRData ArchitectBTP & CONSTRUCTIONjanvier 2020 - mai 2024 (4 ans et 4 mois)21000 Dijon, France- Définir l’architecture plateforme data- Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'architecture de données,- Déploiement d’une plateforme Snowflake sur Azure.- Apporter un support technique à l’équipe projet (data engineers, dataanalysts),- Mise en place de la chaine de déploiement Azure Devops et Airflow
- Groupe BPCEData & Cloud ArchitectBANQUE & ASSURANCESjanvier 2020 - juillet 2023 (3 ans et 6 mois)94220 Charenton-le-Pont, France- Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'architecture de données,- Aider les équipes data engineer à migrer les projets existants on premise vers AWS, GCP et Azure- Être un contributeur clé à la création d'un plan IAC (Infra As Code),- Aider l'équipe de Data science à industrialiser les modèles de machine learning,- Apporter un support technique à l’équipe projet (data engineer, data science),- Mettre plusieurs projets données en production sur une plateformecloud.
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