À propos de Kylian
Data/Cloud Engineer avec 4 ans d’expérience dans la conception et la mise en production de pipelines de données et de plateformes data sur GCP et Azure.
J’interviens sur la mise en place de pipelines d’ingestion, l’orchestration de workflows data et la construction d’architectures cloud scalables utilisées par les équipes métier et produit.
Mes expériences récentes incluent notamment :
- Conception d’architectures serverless sur Google Cloud (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery)
- Mise en place de pipelines d’ingestion multi-sources et orchestration de workflows data (Python, Airflow)
- Automatisation du déploiement d’infrastructures via Terraform et CI/CD
- Implémentation du monitoring et du logging pour des plateformes data (Elastic, Cloud Logging)
J’interviens sur des projets data de bout en bout : ingestion, transformation, orchestration, déploiement et monitoring dans des environnements cloud.
Disponible pour des missions freelance en télétravail autour des sujets data engineering, data pipelines et architectures cloud.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- WewyseConsultant Data EngineerCONSEIL & AUDITfévrier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)Paris, France
Mission 1 : Chatbot Interne (6 mois)
- Développement d’un chatbot Slack interne intégré à Google Cloud, utilisé par environ 60 collaborateurs
- Conception d’une architecture serverless (Cloud Functions, Pub/Sub, Firestore, BigQuery)
- Intégration de LLM (Cohere, Groq) avec temps de réponse moyen de 5 secondes
- Mise en place de pipelines d’ingestion multi-sources hebdomadaires alimentant le chatbot (Confluence, SharePoint, Web)
- Automatisation des déploiements multi-environnements via Terraform
- Planification de tâches automatisées via Cloud Scheduler
- Implémentation du monitoring technique et gestion des logs
Mission 2 : L'Oréal (depuis septembre 2025)
- Conception de flux de données alimentant le suivi d’adoption de 40 produits digitaux l’Oréal
- Collecte et consolidation des données issues de différentes sources (App Insights, Power BI, Cloud Logging, SharePoint)
- Conception de modèles de données (datasets, tables de faits, dimensions)
- Définition de KPI d’adoption (utilisateurs uniques, objectifs mensuels par hub/pays/entité/laboratoire)
- Développement de dashboards Power BI utilisés par les équipes produit
- Contribution à la définition de l’architecture data
- CRAFT (filiale FinTech Crédit Agricole)Data EngineerBANQUE & ASSURANCESjuillet 2023 - décembre 2024 (1 an et 5 mois)Paris, France
- Traitement de données financières client et des caisses régionales à forte volumétrie
- Développement et mise en production de pipelines data en multi-environnements
- Conteneurisation d’applications via Docker
- Automatisation des déploiements via pipelines CI/CD
- Orchestration et planification quotidienne de tâches via Airflow
- Surveillance des systèmes et applications, avec suivi des SLA
- Mise en place d’un système d’alerting automatisé
- Business & DecisionConsultant DataCONSEIL & AUDITjuillet 2022 - juin 2023 (11 mois)Nantes, FranceMission : Gares & Connexions (filiale SNCF)
- Conception et industrialisation de pipelines de migration et transformation de données via Azure Data Factory et Databricks
- Traitement et structuration de plusieurs millions d’enregistrements (données ferroviaires et RH)
- Alimentation de bases de données destinées à l’analyse
- Développement de tableaux de bord de suivi opérationnel
- Documentation technique et collaboration en méthodologie agile
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Formations
- Master Data-Science etUBS Vannes2022Master Data-Science et
- Licence Informatique et Data-ScienceUniversité Lyon 22020Licence Informatique et Data-Science