À propos de Inal
Data Engineer Senior spécialisé Databricks, Spark, Azure et AWS. J’aide les entreprises à construire, industrialiser et optimiser leurs plateformes data cloud : pipelines robustes, Lakehouse, ETL/ELT, performance Spark, qualité de données et mise en production, y compris pour des cas d’usage IA/LLM.
Vous cherchez un profil capable de concevoir des pipelines fiables, d’optimiser des traitements Spark/Databricks ou de renforcer une équipe data sur un projet cloud ?
J’accompagne les équipes Data, IT et métier sur des sujets de Data Engineering, Big Data, Databricks, Spark, Azure, AWS, ETL/ELT, Data Lake, Lakehouse, performance, orchestration, monitoring et data quality.
J’interviens notamment sur :
- la conception de pipelines data fiables et scalables ;
- le développement de traitements Spark / PySpark / SQL / Python ;
- l’optimisation de jobs Databricks et Spark ;
- la mise en place ou la refonte de plateformes data cloud ;
- l’industrialisation CI/CD, monitoring, orchestration et qualité de données ;
- la préparation de données pour des usages BI, analytics, machine learning ou IA ;
- l’intégration de LLM dans des pipelines data de production.
J’ai évolué dans des contextes grands comptes chez Banque PSA Finance, AXA France et ENGIE, avec des enjeux de volumétrie, sécurité, gouvernance, fiabilité et industrialisation.
J’ai également mis en production des flux intégrant des LLM : préparation des données, appels API, récupération et structuration des réponses, puis écriture des résultats dans des systèmes exploitables par les métiers.
Stack : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL, Azure, AWS, Delta Lake, Data Lake, ETL/ELT, Airflow, Terraform, Docker, Git, CI/CD, Data Quality.
Disponible pour des missions remote, hybrides ou Île-de-France, sur des projets de construction, migration, optimisation ou industrialisation de plateformes data.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ENGIEEngie - Senior Data Engineerjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Paris, FranceIntervention au sein de l’équipe data ENGIE sur une plateforme Databricks / AWS dédiée au traitement, à l’industrialisation et à la valorisation de données SAP pour plusieurs entités métier.
- Développement end-to-end d’une plateforme d’ingestion et de distribution de données SAP à forte volumétrie, couvrant 500+ tables.
- Contribution à la conception d’une architecture Data Lakehouse sur Databricks.
- Mise en place de pipelines fiables pour transformer, historiser et exposer des données exploitables par différentes entités.
- Contribution aux sujets de gouvernance, sécurité et contrôle d’accès aux données par entité.
- Optimisation, fiabilisation et mise en production de flux data critiques.
- Collaboration avec les équipes métier, SAP et data pour cadrer les besoins et livrer des solutions en production.
- AXAAxa France - Data EngineerBANQUE & ASSURANCESjanvier 2022 - décembre 2024 (2 ans et 11 mois)Bd Périphérique, Paris, FranceIntervention en squad data pour concevoir, industrialiser et optimiser des solutions data sur environnement Azure / Databricks, au service des besoins analytiques des métiers.
- Conception et développement de pipelines batch en PySpark pour l’ingestion, la transformation et la structuration de données à grande échelle.
- Optimisation des traitements Spark, avec une réduction jusqu’à 30 % des temps de traitement.
- Industrialisation et mise en production de flux data fiables et maintenables.
- Utilisation de librairies Python internes pour standardiser les développements et accélérer la livraison.
- Préparation de données et intégration en production d’un modèle basé sur un LLM pour l’analyse de données.
- Collaboration en squad agile avec les équipes métier, data et cloud.
- Banque PSA FinanceBanque PSA Finance - Data Engineeroctobre 2019 - décembre 2021 (2 ans et 2 mois)78300 Poissy, FranceMissions :- Traitements de données brutes en données exploitables- Mise en qualité des données en appliquant un ensemble de transformations- Développement et mise en production de Data Pipelines robustes et scalables- Mise en production d'algorithmes de Machine Learning- Répondre aux besoins des équipes opérationnelles
Avis
Atakan
SAYLIFE
Avis laissé le 30/05/2024
Très satisfait de la mission effectuée par Inal. Professionnalisme et respect des délais au rendez-vous. Je recommande !
Inal a choisi de masquer 1 avis de fin de projet
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Formations
- Master 2 (M2), Logiciel spécialisation Ingénierie Des Données (Data engineer)Université Gustave EiffelMaster 2 (M2), Logiciel spécialisation Ingénierie Des Données (Data engineer)