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Expériences
- Engie,Tech Lead Data Engineermars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)FranceMise en place d'une plateforme AWS et Databricks pour automatiser le processus de facturation des clients d'ENGIE B2B.• • Contribuer au design et à l'implémentation des pipelines de traitement de données scalables (nettoyage de la donnée, partitionnement, transformation, normalisation...)• • Contribuer au design et à l'implémentation du moteur d'orchestration avec AWS Step Functions, Lambda, SQS et EventBridge pour automatiser le processus de facturation.• • Développer le job ETL avec Databricks pour la récupération, la complétude et l'agrégation des données de consommation énergétique (courbe de charge).• • Développement d'une solution de suivis en temps réel du cycle de facturation.• • Concevoir et mettre en place des APIs pour exposer les données, en utilisant API Gateway et Lambda.• • Contribuer au développement et à l'industrialisation de solutions Big Data dans un environnement Cloud.• • Développer l'« infrastructure-as-code », des tests logiciels et des workflows CI/CD sur la plateforme (terraform, github actions).• • Identifier les problématiques métiers et les traduire en problématiques Data.• • Monitorer et optimiser les couts de la plateforme• • Manager l'équipe de 4 Data Engineer et garantir la montée en compétences des différents collaborateurs sur tous les aspects liés au Data Engineering et de manière plus transverse sur l'approche « Data-driven ».Technologies: AWS, Databricks (DeltaLake), Athena, Lambda, Elasticache, API Gateway, S3, Step function, EventBridge, DynamoDb, Terraform, Github Actions
- EDF RenouvelablesTech Lead AWSENERGIEjuin 2019 - Aujourd'hui (7 ans)Paris, FranceConstruire un datalake des données de parcs éoliens et solaires d’EDF Renouvelabes collectés en temps réel sur AWS dans le but de monitorer et évaluer la production énergétique en US/Europe.● Construire un data lake sur S3 des données analytiques pour les parcs solaires et éoliens.● Mettre en place un pipeline pour l’ingestion des données à large échelle et de sources hétérogènes (ingestion, normalisation, data quality, curation, KPI).● Gérer une équipe de 5 data engineer et formation des parties prenantes du projet● Elaboration de la roadmap technique pour la répondre aux besoins métiers (Product Owner & Business Specialists)● Définition des besoins fonctionnels avec les équipes US/Europe.● Utiliser une approche Infrastrcture As a Code en utilisant Cloudformation/CDK pour une meilleure maintenabilité des ressources.● Déploiement de la solution sur AWS avec une approche CI/CD.● Monitorer l’opérabilité de l’environnement de production ainsi que les environnement plus bas (Staging, Test, Sandbox).● Construction des KPI pour monitorer la production énergétique (Batch & Realtime) sur des visualisation Tableau et Grafana.
- EDF Renouvelables,Tech Lead Data Engineerjuin 2019 - février 2023 (3 ans et 8 mois)FranceConception et pilotage d'un datalake sur AWS destiné à la centralisation des flux en temps réel des parcs éoliens et solaires d'EDF Renouvelables, dans l'objectif d'une supervision optimale et d'une évaluation précise de la production énergétique en US/Europe.• • Développement et déploiement d'un pipeline d'ingestion de données hétérogènes à large échelle. Ce processus couvre la normalisation, qualité de données, la curation et la définition des KPI.• • Conception et mise en place d'un datalake sur S3 axé sur l'analyse des données des parcs solaires et éoliens avec AWS.• • Direction d'une équipe de 5 data engineer tout en assurant la formation technique des parties prenantes du projet.• • Élaboration et mise en œuvre de la roadmap technique en collaboration étroite avec les Product Owner & spécialistes métiers.• • Mise en place et application de l'approche IAS "Infrastructure As Code" à travers Cloudformation/CDK, visant une gestion optimisée et maintenabilité des ressources.• • Déploiement de la solution sur AWS avec une approche CI/CD, garantissant une mise en production fluide et fiable.• • Monitorage en continu des environnements de production et des environnements annexes (Staging, Test, Sandbox), garantissant leur opérabilité.• • Construction des KPI pour monitorer la production énergétique (Batch & Realtime) sur des visualisation Tableau et Grafana.Technologies: AWS, Glue Spark, Athena, ECR, Lambda, S3, CodePipeline, Step function, RDS, Redshift, DynamoDb, InfluxDB
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Formations
- Master 2 en Data ScienceUniversité Lyon 1 Claude Bernard2017
- Ingénieur en systèmes d'informations et technologiesEcole Nationale Supérieure d'Informatique2016