Description

Architecte Data & Lead Data Engineer avec 10+ ans d’expérience, j’accompagne les entreprises dans la conception et l’industrialisation de plateformes data cloud scalables (GCP / AWS/Azure).

Spécialisé en Big Data et architectures distribuées (Spark, BigQuery, Airflow), j’interviens sur des problématiques complexes : migration HDFS vers le cloud, optimisation de pipelines à fort volume, modélisation analytique, gouvernance et performance.

J’allie expertise technique et vision produit : mon objectif n’est pas seulement de construire des pipelines, mais de créer des plateformes data robustes, maintenables et orientées impact business (marketing performance, analytics avancée, optimisation ROI).

Habitué aux environnements exigeants, je travaille en collaboration avec équipes Data, Marketing et IT pour délivrer des solutions fiables, documentées et pérennes.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

HAVAS
Tech Lead Data Engineer / Cloud Data Architect
PRESSE & MÉDIAS
janvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)
Puteaux, France
Responsabilités & Réalisations :
Conception et évolution de la Converged Data Factory sur Google Cloud Platform.
Développement d'application SEA (Causal Impact)
Structuration des datasets BigQuery (raw / staging / mart / premium_facts).
Mise en place de bonnes pratiques d’architecture (partitioning, clustering, cost control).
Migration progressive de flux on-prem (HDFS / Hive / Parquet) vers BigQuery.
Développement de pipelines Spark (Scala / PySpark) pour ingestion et transformation à fort volume.
Mise en place de pipelines batch & near real-time pour la donnée marketing (SEA, SEO, CRM, DV360, Salesforce).
Optimisation des performances (broadcast join, shuffle tuning, cache, serialization Kryo).
Ingestion automatisée SQL Server → BigQuery (Compute Engine / service accounts).
Orchestration des workflows via Apache Airflow.
Modélisation analytique orientée performance marketing (tables premium_facts, serps_data…).
Optimisation des requêtes BigQuery (réduction coûts & temps d’exécution).
Implémentation de modèles adaptés aux besoins BI & reporting (Looker / dashboards performance).
Gestion IAM & service accounts GCP.
Mise en place de contrôles qualité data.
Monitoring et amélioration de la fiabilité des pipelines.
Contribution aux bonnes pratiques DevOps & CI/CD (GitLab pipelines).
Collaboration transverse avec équipes Marketing, Data Analysts et IT.
Support technique et mentoring sur les bonnes pratiques Big Data.
Google cloud Python SQL Data Engineer Data Modeling & Performance Optimization
ENEDIS
Tech Lead Data Engineer
ENERGIE
octobre 2023 - septembre 2024 (11 mois)
Courbevoie, France
Mission : Diriger une équipe, développer et mettre en production le projet Ciblage Client

Mise en place des bonnes pratiques de développement.
Contrôle et vérification de la qualité des données.
Réponse aux différents besoins des métiers.
Développement de scripts de traitement en PySpark pour les différents systèmes d'information (SI).
Développement de scripts Bash pour l'automatisation.
Automatisation des jobs PySpark via Apache Airflow.
Mise en place de scripts de monitoring.
Implémentation et application des normes de sécurité via KYSS pour tout le projet de ciblage client.
Refactorisation et optimisation des traitements (scripts PySpark, Python, Bash).
Élaboration d'une documentation générale du projet.
Gestion et enrichissement d'une base de données PostgreSQL.
Alimentation, persistance et historisation des données dans HDFS.

Environnement technique :

HADOOP, SPARK, PYTHON, POSTGRESQL, SQL, MOBAXTERM, GITLAB, SCRIPT BASH, VSCODE, PYSPARK
Hadoop PySpark Python PostgreSQL SQL
LVMH
Senior Data Engineer
MODE & COSMÉTIQUES
février 2022 - octobre 2023 (1 an et 8 mois)
Paris, France
Mission : Alimentation Applications Marketing Target & Marketing Campaign

Développement de jobs Spark pour le traitement de flux de données.
Refactorisation et optimisation des traitements en Scala et Spark.
Refactorisation et optimisation du code pour les projets Marketing Target et Marketing Campaign.
Création et surveillance d'un tableau de bord (Dashboard) pour le monitoring des jobs, utilisant Scala et Microsoft Teams.
Création d'automatisations sur Salesforce.
Planification et ordonnancement (scheduling) des workflows (jobs Scala) sur Airflow.
Intégration continue avec Jenkins.
Migration des données depuis Onedata (HDFS) vers Google Cloud Platform (GCP), incluant la modélisation, la construction et l'alimentation du Data Product dans BigQuery.
Intégration et formation des nouveaux Data Engineers Juniors au sein de l’équipe.

Environnement technique :

HADOOP, SPARK, SCALA, JENKINS, MYSQL, SQL, SALESFORCE (MC, AUDIENCE), BITBUCKET, ELASTICSEARCH, INTELLIJ, POSTMAN, JUPYTER NOTEBOOK, SCRIPT BASH, BIGQUERY
Hadoop Spark Scala SQL Airflow