À propos de Mathis
Ingénieur en informatique spécialisé en Data Engineering, avec 3 ans et demi d'expérience, actuellement Data Engineer chez AXA et anciennement Data Analyst chez EDF, dans des environnements de données exigeants et à fort volume.
Je conçois et industrialise des pipelines de données avec Python, SQL et PySpark, déployés sur Azure et Databricks. Je maîtrise également Power BI et Power Automate pour la restitution et l'automatisation des processus métier.
Concrètement, mes missions m'ont permis de réduire de 90% le temps de traitement de certains flux de données et de multiplier par 30 la productivité d'équipes grâce à l'automatisation de tâches manuelles répétitives.
Je peux intervenir sur : l'audit et l'optimisation de pipelines existants, l'automatisation de processus métier et de reportings Power BI, ou l'accompagnement de vos équipes sur l'écosystème Azure/Databricks.
Déterminé à transformer vos données en un véritable levier de décision et de croissance, je m'adapte rapidement à de nouveaux contextes techniques et métiers.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Portugais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- AXA FRANCEData EngineerBANQUE & ASSURANCESmars 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)92000 Nanterre, France• -90 % de temps de production : migration de dizaines de scripts Access/VBA vers des pipelines ETL Python/Databricks, réduisant la génération de plusieurs jours à 1 heure• +100 indicateurs qualité de service : développement d'un tableau de bord 360° Power BI sur 4 périmètres métier, suivi par la Direction AXA Santé Collective• Orchestration end-to-end : flux de données (collecte, transformation, calcul) via jobs Databricks planifiés et flux Power Automate• Data steward : migration Data Lake – mapping des champs entre l'ancien Data Warehouse et le nouveau Data Lake, contrôle qualité et gouvernance de la donnée• Maintenance et évolution (10 rapports Power BI) : volumes de données en gigaoctets (sinistres, contrats, verbatims clients) provenant de dizaines de sources – équipe transverse de 5 personnes
- EDF SAData AnalystENERGIEseptembre 2022 - septembre 2024 (2 ans)La Défense, Puteaux, France• x30 de gain de productivité : automatisation end-to-end de la production de KPIs opt-in/opt-out (30 min à 1 min) via scripts Python, procédures et jobs SQL• Module Commercial : refonte d'un outil de projection des parts de marché EDF/concurrence – migration RStudio/VBA vers Python• 14 sources consolidées (OLAP, Power BI, Excel) : refonte du rapport Synthèse Performance CAP pilotant les objectifs annuels du marché d'affaires EDF• Maintenance et évolution (10 tableaux de bord Power BI) : volumes de données en gigaoctets (millions de relevés de compteurs, millions de contrats) provenant de dizaines de sources – équipe Scrum de 10 personnes
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Formations
- Master Big Data & Machine LearningEFREI Paris Panthéon-Assas2024• Diplôme d'ingénieur (titre CTI), 2 ans en apprentissage • Spécialisations : Data Science, Machine Learning, DataViz, DevOps, NLP, Data Engineering, BDD
- Licence InformatiqueCY Cergy Paris Université2022• L1 commune aux différentes filières • L2 mathématiques/informatiques • L3 spécialisation informatique
Certifications
- Microsoft Certified : Azure FundamentalsMicrosoft2024
- Test of English for International Communication (TOEIC)Educational Testing Service (ETS) Global B.V.2023