Description

Professionnel qualifié avec plus de 16 ans d'expérience dans la conception, le développement et la maintenance de solutions d'architectures de données la transformation numérique

Langues

Français
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

CEVA Logistics
Artificial Intelligence Data Architect
LOGISTIQUE & SUPPLY CHAIN
janvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)
Paris, France
Architecte technique stratégique de données, en charge de la conception et de la mise en œuvre
d’architectures de données à l’échelle de l’entreprise pour les opérations logistiques internationales. Spécialisé dans Microsoft
Fabric, Azure AI Search et la mise en place de solutions RAG avec bases de données vectorielles, visant à améliorer l’efficacité
opérationnelle grâce à l’intégration avancée des données et à des solutions alimentées par l’IA.
Architecte d’une solution Microsoft Fabric traitant plus de 20 To de données logistiques quotidiennes, améliorant les temps de
recherche de données de 40%, tout en réduisant les coûts opérationnels et le temps de traitement manuel.
Mise en place d’un système Azure AI Search basé sur RAG et bases vectorielles, permettant la recherche sémantique et l’analyse
de documents logistiques avec une grande précision.
Développé une architecture de streaming de données en temps réel capable de traiter plus de 50 000 événements logistiques
par minute.
Optimisation des performances des bases Fabric SQL au moyen d’indexation vectorielle avancée et réglage des requêtes par IA
Microsoft Fabric RAG intelligence artificielle Vector database
Spuerkeess
Data Architecte
BANQUE & ASSURANCES
janvier 2022 - janvier 2024 (2 ans)
Luxembourg, Luxembourg
Professionnel aguerri spécialisé dans la création d’écosystèmes data et le pilotage d’initiatives de
transformation digitale, expert en architecture Lakehouse pour favoriser l’innovation et la prise de décision data-driven. Mise en
application des principes Data Mesh pour établir une gestion des données décentralisée, évolutive et gouvernée de façon fédérée,
renforçant l’efficacité de l’entreprise.
Élaboration d’une stratégie data alignée sur les objectifs de transformation numérique, définition des axes clés et du plan d’action
data.

Conception de plans d’intégration des données favorisant la continuité et la disponibilité des flux inter-systèmes, avec maîtrise
des pipelines complexes et de real-time analytics.
Pilotage du choix, de l’évaluation et de la conception de solutions cloud évolutives, alignées sur des cadres d’adoption cloud pour
garantir flexibilité et maîtrise des coûts.
Détermination des architectures et des modèles de données pour la migration du datawarehouse monolithique vers le Databricks
Lakehouse, adoption Data Mesh pour les flux métier multiples.
Introduction d’une gouvernance fédérée et collaborative sur plateformes Azure, favorisant une culture data démocratisée.
Mise en place de pratiques robustes de gestion des données : propriété, standards qualité, management du cycle de vie et
catalogues exhaustifs assurant précision et exploitabilité.
Renforcement de la sécurité : contrôle d’accès, anonymisation et chiffrement via la gouvernance Databricks, conformité
réglementaire garantie.
Documentation détaillée
: #Data Mesh #Cloud adoption framework #Lakehouse #Cloud #Azure #Data driven architecture #Data Governance #Data Fabric #Data Modeling #Data Catalog #Ontology #Data Culture #Data sharing #Data lineage #Data Governance #CAF #Data quality #MDM
Forvia
Cloud Data integration / Data Architect
AUTOMOBILE
janvier 2019 - décembre 2022 (4 ans)
Paris, France
Expert en conception et déploiement de solutions d’intégration de données
dans des écosystèmes complexes (on-premises & cloud). Pilotage de l'intégration de bout en bout dans Palantir Foundry, assurant
performance et fiabilité à l’échelle entreprise. Supervision des migrations de plateformes, y compris la transition massive de
Cloudera CDP vers Azure Databricks.
Mise en place de pipelines d’ingestion real-time et batch depuis des sources variées : SAP, MDM, IoT, RDBMS, DWH, BW, API REST,
via connecteurs Palantir, sync, HyperAuto2, et Apache Kafka.
Conception de pipelines de data lineage automatisant la circulation de données entre systèmes, avec vérification d’intégrité et
supervision continue (health checks, data expectations).
Création d’ontologies métier pour une intégration sémantique et interopérable des données.
Cartographie des besoins, mapping sources-cibles, design des process de transformations assurant cohérence et qualité, forte
expertise sur connecteurs/protocoles data et analytics temps réel.
Maintenance des ETL (PySpark sur Databricks, Azure Data Factory, Apache Nifi) alignés sur l’architecture Medallion (Bronze, Silver,
Gold).
Procédures de validation qualité et intégrité des données, gestion des erreurs automatique pour garantir la fiabilité.
Intégration globale de données opérationnelles (PostgreSQL, SQL Server CDC) dans Databricks Lakehouse.
Pratique du pilotage Agile Scrum sur Azure DevOps pour des projets data/architecture.
#AzureCloud #Spark #PySpark #Kafka #Cloudera CDP #Cloudera CFM #Cloudera CEM #Cloudera CSM #AzureDevOps #Nifi #Minifi #Palantir #Grafana #Dataiku #PostgreSQL #AzureSynapse #Solr #Influxdb #Impala #AzureDataFactory #SQLServer #AzureSQLdatabase #ADLS2 #Hadoop #Docker #IoT #REST #DataMesh #Deltalake, #Azure Cosmos DB for PostgreSQL #Cache for Redis #Scrum Microsoft Azure Cloudera Palantir Foundry