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Expériences
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Data Engineer Python — Pipeline ETL & Matching géographiquejuin 2026 - juin 2026Toulouse, FranceProblématique client : Des fichiers marketing hétérogènes provenant de plusieurs pays d'Europe demandaient des heures de rapprochement manuel, avec un fort risque d'erreurs géographiques.Actions réalisées :• Normalisation & Nettoyage : Traitement automatisé de +40 000 localisations complexes.• Algorithme de Matching : Création d'un système intelligent (exact & fuzzy matching) pour lier automatiquement les adresses et les points d'intérêt sans intervention humaine.• Reporting Automatique : Génération de rapports de contrôle qualité pour valider les données en 1 clic.⚡ Résultat : Élimination quasi-totale des validations manuelles, réduction drastique du temps de traitement et fiabilisation des données pour les outils marketing. - Data Engineer — Pipeline ETL & Orchestration DockerFreelancedécembre 2025 - janvier 2026 (1 mois)Toulouse, FranceProblématique client : Besoin de centraliser, nettoyer et historiser des volumes de données importants de manière sécurisée et reproductible.Actions réalisées :• Pipeline ETL sur mesure : Ingestion et transformation automatisée de données brutes complexes (via Pandas).• Sécurisation & Historique : Structuration d'une base de données PostgreSQL sécurisée avec traçabilité complète des données.• Infrastructure Fiable : Conteneurisation (Docker) pour garantir que le script tourne parfaitement sans bug, peu importe l'ordinateur du client.⚡ Résultat : Un système centralisé autonome et sécurisé. Le contrôle qualité des données est désormais instantané et automatisé.
- Développeur Workflow & Computer VisionData Engineer Python — Pipeline automatisé Dockerjanvier 2026 - juin 2026 (5 mois)Toulouse, FranceProblématique client : Traiter et analyser manuellement des volumes massifs d'images haute résolution et de données spatiales prenait un temps considérable.Actions réalisées :• Automatisation Batch : Création d'un workflow Python capable de traiter des giga-octets de données en arrière-plan sans action humaine.• Extraction de Données : Segmentation par IA et conversion automatique de données complexes en fichiers CSV structurés et exploitables.• Outil Clé en main : Empaquetage de l'application sous Docker pour une exécution fluide et sans installation complexe pour l'utilisateur final.⚡ Résultat : Un pipeline ultra-performant qui transforme des données brutes massives en analyses quantitatives prêtes à l'emploi.
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