Ibrahima F.

Pilotage de la refonte complète d'un système de gestion des demandes de remboursement intégrant des capacités de détection de fraude.

Conception et mise en œuvre d'une architecture data streaming sur Google Cloud Platform : Bigtable pour le stockage temps réel, BigQuery pour l'analytique, Pub/Sub et Kafka pour l'ingestion, Cloud Run Jobs pour l'orchestration. Résultat : réduction de 90% des coûts opérationnels, amélioration de la réactivité des équipes et robustesse accrue du système.

Collaboration étroite avec les parties prenantes métier pour garantir l'alignement entre livrables techniques et objectifs business.

Passage à l'échelle de la plateforme data du programme de fidélité Decathlon : 10M → 11M utilisateurs, 35K€ → 50K€ de CA quotidien, architecture capable de supporter x100 de charge.

Encadrement et montée en compétence d'une équipe de data engineers sur des architectures distribuées (Spark, Kafka, Scala).

Conception d'une plateforme data scalable sur AWS (S3, Glue, Lambda), avec structuration des modèles analytiques via Redshift et dbt pour faciliter l'exploitation des données par les équipes métier.

Pilotage de la refonte vers une architecture cloud-native (EKS, ElastiCache), renforçant la résilience et la capacité de scaling de l'ensemble du système.

Pilotage de la migration d'un datalake on-premise vers Google Cloud Platform pour l'ensemble des projets data Renault.

Conception des pipelines Spark/Scala sur Dataproc (batch), Pub/Sub (streaming) et Dataflow pour intégrer les données legacy dans la nouvelle architecture GCP. Mise en place de rapports analytiques journaliers via BigQuery.

Structuration de la CI/CD complète : Airflow pour l'orchestration, Artifact Registry pour le versioning, Terraform pour l'infrastructure as code.