À propos de Ghiles
Data Engineer avec une expérience sur des environnements data complexes et spécialisé dans la structuration, la consolidation des données et l'observabilité, j’interviens sur des environnements critiques à forte volumétrie pour transformer des flux de données complexes en indicateurs de pilotage fiables.
Mon quotidien consiste à concevoir des architectures de log management résilientes de bout en bout. Récemment chez mon client, mon rôle a été d'orchestrer la modernisation complète de sa chaîne de supervision pour le faire passer d'un reporting classique à une véritable solution d'observabilité en temps réel.
Entièrement autonome du développement jusqu'au déploiement sur les différents environnements, je mets cette double compétence technique et opérationnelle au service de vos projets à forts enjeux de performance. Discutons de vos besoins !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- L'OrealData Engineer / Observability EngineerMODE & COSMÉTIQUESfévrier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Saint-Ouen, FranceProjet Invoice : Supervision et fiabilisation du cycle de vie des factures internes, de leur création à la reconnaissancecomptable, afin d’identifier, analyser et faciliter la résolution des blocages du processus de facturation.
- Conception de l’architecture technique du projet, basée sur une approche event-driven, permettant demodéliser et de suivre le cycle de vie des factures.
- Mise en place de pipelines de données end-to-end exploitant des flux événementiels pour l’ingestion, latransformation et la consolidation de données multi-sources.
- Implémentation de mécanismes d’enrichissement et de contextualisation des événements selon l’étape defacturation et le système source.
- Définition et maintien des politiques de rétention et d’archivage des logs selon les contraintes de volumétrie,de performance et de coûts.
- Développement de dashboards décisionnels dédiés au pilotage des incidents de facturation.
- Livraison des projets sur l'ensemble des environnements, de la conception à la mise en production, avecdocumentation technique et documentation utilisateur pour les équipes exploitant les dashboards.
Environnement technique : Elastic Stack, Ingest Pipelines, Kafka, Docker, CentOS, Azure DevOps, GitFlow. - L'OréalData Engineer / Observability EngineerMODE & COSMÉTIQUESavril 2023 - février 2025 (1 an et 10 mois)Clichy, FranceInbound / outbound : Au sein des équipes OPS & FIN de L’Oréal, contribution à des projets data de pilotage opérationnel autour desflux logistiques inbound/outbound (supply chain), visant à fiabiliser les données, suivre les opérations etsoutenir la prise de décision métier.Business partners / Product : Dans le même département, intervention sur des projets dédiés aux référentiels business partners et productafin de structurer, fiabiliser et rendre exploitables les données de référence pour les équipes métiers et finance.
- Collaboration avec les équipes métiers et IT pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques.
- Livraison de pipelines temps réel d’ingestion, transformation et consolidation de données multi-sources dansdes processus inbound et outbound.
- Traitement et transformation en batch (batch processing) des données incluant parsing, nettoyage etenrichissement pour les domaines business partners et product.
- Implémentation de règles de normalisation, de corrélation multi-sources et de calculs d'indicateurs métiers etstatuts pour créer des datasets consolidés destinés au reporting et à l'analyse opérationnelle.
- Création de dashboards permettant de suivre les flux, analyser les incidents et intervenir sur les systèmes.
- Pilotage du déploiement et de la mise en production dans un delivery end-to-end avec support post-prod.
Environnement technique : Elastic Stack, Ingest Pipelines, Kafka, Spark, CentOS, Azure DevOps, GitFlow. - RS2i,Data Streaming EngineerHIGH TECHoctobre 2022 - avril 2023 (6 mois)92300 Levallois-Perret, FranceProjet LaCipav : Pour La Cipav, intervention sur un projet de traitement de données en temps réel, visant à fiabiliser lacirculation des événements et à améliorer la disponibilité des données pour les usages opérationnels et IT.
- Création d'une plateforme de traitement de données en streaming basée sur l'écosystème Kafka.
- Configuration de Kafka Connect (sources & sinks) pour la synchronisation des données critiques.
- Conception de topologies Kafka Streams pour le streaming et la structuration des flux de données.
- Développement de microservices assurant la collecte, la transformation et la diffusion d'événements.
- Contribution à l’évolution d’une architecture scalable, robuste et maintenable pour de nouveaux cas d’usage.
Environnement technique : Apache Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams, GitLab, Docker, Linux.
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