Description

Vous recherchez un Data Engineer pour concevoir des plateformes de données fiables, automatiser vos traitements et accompagner vos projets Cloud ? Vous êtes au bon endroit.

Data Engineer, j'accompagne les entreprises dans la conception, le développement et l'optimisation de solutions Data performantes. J'interviens sur l'ensemble du cycle de vie des données, de l'ingestion jusqu'à leur exploitation, en mettant l'accent sur la qualité, la performance et la scalabilité des architectures.

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Ekitan Academy
Data Engineer Plateforme SaaS d'apprentissage en ligne
EDUCATION & E-LEARNING
décembre 2025 - juin 2026 (6 mois)
Paris, France
Contexte : Conception et développement de la plateforme Ekitan Academy, dédiée à la vente et à la gestion de formations en ligne, avec une architecture orientée données permettant le suivi des utilisateurs, des paiements et des performances pédagogiques.

Activités :

Conception de l'architecture des données et modélisation de la base de données de la plateforme.
Développement de pipelines permettant de collecter, transformer et exploiter les données liées aux utilisateurs, commandes, paiements et formations.
Développement de traitements en Python et SQL pour l'automatisation des processus métier.
Mise en place d'indicateurs de suivi (KPI) pour analyser les ventes, l'engagement des apprenants et les performances de la plateforme.
Développement de tableaux de bord pour le pilotage de l'activité.
Optimisation des performances des requêtes et de la qualité des données.
Participation à la conception des APIs et à l'intégration des services Cloud pour assurer la scalabilité de la plateforme.

Environnement technique : Python, SQL, PostgreSQL, GCP, Power BI, Git, API REST.
Python Cloud GCP PostgreSQL Java Microsoft Power BI
Techkoom
Data Engineer
SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
novembre 2025 - juin 2026 (7 mois)
Paris, France
Contexte : Projet de digitalisation d'une administration publique sénégalaise, portant sur la conception d'une plateforme de données pour la collecte, le traitement et la valorisation des données métiers.

Activités :

Analyse des besoins métiers et participation à la conception de l'architecture Data.
Développement de pipelines ETL/ELT pour l'intégration de données provenant de plusieurs sources.
Développement de traitements de données en Python et SQL.
Mise en place de workflows d'orchestration avec Apache Airflow.
Transformation et modélisation des données avec dbt.
Développement de tableaux de bord Power BI pour le suivi des indicateurs de performance.
Mise en œuvre de contrôles de qualité des données et optimisation des performances des traitements.
Collaboration avec les équipes métiers et techniques pour garantir la fiabilité et la disponibilité des données.

Environnement technique : Python, SQL, GCP (BigQuery, Cloud Storage), Airflow, dbt, Power BI, Git.
SQL Python Cloud GCP Airflow DBT
SAFRAN
Data Engineer | Data Scientist
AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
juin 2022 - septembre 2024 (2 ans et 3 mois)
Paris, France
Contexte :Développement de solutions Data et Machine Learning pour des projets d'analyse de données industrielles et de maintenance prédictive, avec pour objectif de concevoir des pipelines de données fiables, industrialiser les traitements et déployer les solutions sur une infrastructure Cloud.

Activités :

Conception et développement de pipelines de données pour la collecte, la préparation et la transformation des données utilisées par les modèles de Machine Learning.
Développement de traitements en Python et SQL pour le nettoyage, l'analyse et l'exploitation des données.
Mise en place de workflows d'orchestration avec Apache Airflow et industrialisation des pipelines de Machine Learning avec MLflow.
Déploiement et conteneurisation des applications avec Docker et Kubernetes.
Développement et optimisation de traitements sur AWS, notamment avecAmazon S3pour le stockage des données etAWS Lambdapour l'automatisation de certains traitements.
Mise en place de pipelines CI/CD avecGitLab CI/CDafin d'automatiser les phases de tests et de déploiement.
Collaboration avec les équipes métiers, Data et IT afin de concevoir des solutions répondant aux besoins opérationnels.
Participation à l'amélioration de la qualité, des performances et de la fiabilité des traitements de données.

Environnement technique :Python, SQL, Apache Spark, Apache Airflow, MLflow, AWS (S3, Lambda, Redshift), Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform, TensorFlow, PyTorch.
Python AWS S3 AWS Lambda Docker Airflow