À propos de Michaël
💾 Data Engineer | BigQuery | GCP | Airflow | DBT
🔹 Data Engineer avec 6 années d’expérience, j’accompagne les entreprises dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de leurs pipelines de données sur GCP.
🔹 Expertise technique
✅ ETL/ELT : Airflow, Dataflow, Cloud Run Jobs
✅ Stockage & Modélisation : BigQuery, DBT
✅ Qualité & Monitoring : Soda Core, Dataform
✅ Développement : Python, SQL, Bash
✅ CI/CD & DevOps : GitLab, Docker
🔹 Ma mission ?
🚀 Automatiser et fiabiliser vos flux de données
📊 Structurer votre data warehouse pour des analyses performantes
⚡ Optimiser l’ingestion et le traitement des données pour plus d’efficacité
📩 Contactez-moi et discutons de vos enjeux !
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Rennes (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Le Groupe BelSenior Data EngineerAGROALIMENTAIREseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)- Conception de pipelines data sur GCP (BigQuery, GCS, Airflow)- Développement Python + orchestration avec Apache Airflow- Containerisation avec Docker et déploiement Cloud Run- CI/CD et infra as code avec Terraform- Optimisation BigQuery (modélisation, performance, coûts)- DBT
- Groupe Le DuffData EngineerAGROALIMENTAIREfévrier 2024 - septembre 2025 (1 an et 7 mois)
- Contexte :
Modernisation de l’infrastructure data sur GCP.- Objectifs :
Mettre en place des pipelines de données automatisés et scalables.Optimiser les flux ELT avec Apache Airflow.Structurer la modélisation des données avec DBT dans BigQuery.- Réalisations :
Développement de workflows Airflow pour orchestrer l’ingestion, la transformation et le chargement des données.Création de modèles DBT assurant qualité, cohérence et traçabilité des datasets.Optimisation des coûts BigQuery :▸ Utilisation de tables partitionnées et clusterisées▸ Réécriture et tuning des requêtes SQLCollaboration avec les équipes métiers pour aligner les solutions data sur les besoins opérationnels.- Stack :
GCP (BigQuery, Cloud Storage, Job Cloud Run) • Apache Airflow • DBT • Python • SQL • Docker • Git • CI/CD - AvisiaData Engineeroctobre 2022 - février 2024 (1 an et 4 mois)Nantes, France
- Contexte : Data Engineer SNCF G&C - Equipe Data Plateform
- Réalisations clés :
Ingestion de données dans le Data Lake à l’aide de pipelines Azure Data Factory (ADF).Traitement des données avec Databricks et PySpark.Création de rapports Power BI connectés à des jeux de données optimisés.Surveillance et fiabilisation des flux de bout en bout.- Stack : Azure (ADF, Databricks), PySpark, Python, Power BI
——————————————————————————————- Contexte : Data Engineer - Dans le retail
- Réalisations clés :
Développement de pipelines de contrôle qualité dans Dataiku DSS, avec automatisation des règles de validation et détection d’anomalies.Sur GCP, ingestion et orchestration des traitements des données post-migration via airflow,BigQuery pour les contrôles à grande échelle.Construction de dashboards Looker de suivi des écarts et des taux de conformité.Documentation des processus et mise en place d’un monitoring régulier des flux de validation.- Stack : GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Functions), Dataiku DSS, Python
——————————————————————————————- Contexte : Data Engineer SNCF G&C - Equipe Data Marketing
- Réalisations clés :
Ingestion de données externes via API pour enrichissement des datasets clients.Développement d’analyses géospatiales et marketing.Automatisation de l’ingestion avec ADF et visualisation via Power BI.Industrialisation des traitements avec Databricks et PySpark.- Stack : Azure (ADF, Databricks), PySpark, Python, API, Power BI
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Formations
- Master 2 (M2), Statistiques-économétrieUniversité de Rennes I2018Master 2 (M2), Statistiques-économétrie
- L3 Mathématiques - EconomieUniversité de Rennes I2016L3 Mathématiques - Economie