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Baran BuyukBB

Baran Buyuk

Data Engineer | DataBricks | Azure | Cloud | Spark

600 €/jour
1 projet
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Baran

Expert Data Engineer | Databricks · Azure · Microsoft Fabric · PySpark · ETL/ELT
Vous recherchez un Data Engineer expérimenté pour concevoir, industrialiser et optimiser vos plateformes data cloud sur Azure, Microsoft Fabric ou AWS ? Je vous accompagne de la définition du besoin jusqu’à la mise en production.
Avec plus de 6 ans d’expérience, j’interviens sur des projets Big Data pour des startups, PME et grands groupes, avec une forte expertise Databricks, PySpark et architectures Lakehouse. Mon approche est orientée performance, scalabilité et valeur business.
Mes expertises
Architecture Data Cloud : Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, modèles Bronze / Silver / Gold, gouvernance et sécurité (RBAC, IAM)
Databricks & Microsoft Fabric : clusters autoscaling, jobs, workflows, notebooks collaboratifs, intégration OneLake / Data Factory
ETL / ELT & PySpark : transformations complexes, agrégations, data quality, optimisation Spark (partitionnement, caching, tuning)
Industrialisation & DataOps : CI/CD avec Azure DevOps ou GitHub Actions, déploiement automatisé des notebooks et librairies Python
Mise en production & monitoring : Azure Monitor, Datadog, alerting, optimisation continue des performances et des coûts
Méthodologie
Analyse des besoins et cadrage technique
Conception et prototypage rapide
Développement, mise en production et suivi
Habitué aux environnements cloud, data à grande échelle et exigences métier fortes, je m’intègre rapidement à vos équipes et sécurise vos projets data.
👉 Disponible pour missions freelance, renfort d’équipe ou projets de transformation data.
Contactez-moi pour échanger sur votre besoin et transformer vos données en levier de performance.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Turc

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • AXA
    Data ingénieur – Secteur assurance
    BANQUE & ASSURANCES
    septembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
    Nanterre, France
    En tant que Data Engineer chez AXA, j’ai piloté la refonte et l’optimisation de projets Big Data pour répondre aux enjeux de performance et de scalabilité.

    Principales réalisations :
    ✓ Reprise et refonte complète d’un projet Big Data Pyspark sous Azure et Databricks, avec l’intégration d’une IA LLM ( open ai ) dans un workflow d’enrichissement de données.
    ✓ Optimisation des performances : réécriture des pipelines, amélioration x2 du débit de traitement avec une réduction des coûts d’infrastructure (dbu/h).
    ✓ Mise en place de pipelines CI/CD automatisés (Git, Azure DevOps), orchestration avec Databricks Jobs, déploiement fiable et sans interruption.
    ✓ Extension du périmètre de données : ingestion de 4 nouvelles sources (>1M contrats), validation, enrichissement et normalisation via PySpark.
    Environnement technique : Cloud Azure, Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, PySpark, Python, OpenAI API, Azure DevOps, Git, CI/CD.
    Python PySpark Microsoft Azure Azure DevOps Databricks
  • Préfecture de Paris
    Data ingénieur – Secteur cybersécurité
    SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
    septembre 2019 - septembre 2024 (5 ans)
    Paris, France
    Responsable de la conception et de la gouvernance d’une plateforme de données sécurisée pour le traitement de données sensibles.

    Principales réalisations :
    ✓ Développement de pipelines ETL robustes avec PySpark : enrichissement, nettoyage, création de liens entre jeux de données hétérogènes, qualité >99%.
    ✓ Optimisation des workflows Spark : tuning, partitionnement, réduction du temps de traitement de 35%.
    ✓ Automatisation des traitements avec Apache Airflow : définition de DAGs modulaires, monitoring centralisé, exécution fiable 24/7.
    ✓ Intégration et visualisation dans Elasticsearch et Kibana : dashboards temps réel pour la détection d’anomalies et exploitation des données traitées.
    ✓ Migration vers le cloud Azure et Databricks pour les usecases non sensibles en tant que preuve de concept.
    Environnement technique : PySpark, Python, Rust, Docker, Kubernetes, Airflow, Elasticsearch, Kibana, Git, Azure, Databricks.
    PySpark Python Airflow Docker Rust

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Formations

  • Master 2 Ingénierie informatique
    Université Gustave Eiffel )
    2019
    Master 2 Ingénierie informatique

Certifications

Compétences

Catégories