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Nathan BramiNB

Nathan Brami

Data Engineer GCP

450 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Nathan

Data Engineer certifié Google Cloud (PDE, ML Engineer, ACE), je construis des pipelines ETL robustes et économiques sur GCP pour transformer vos données en impact business mesurable. Compétences MLOps solides.
Démo d’un assistant IA sur mon site :
Ce que je fais le mieux
  • Modélisation & transformation : Dataform, dbt sur BigQuery : structuration de data warehouse pour analyses performantes.
  • Ingestion & orchestration : accompagnement à la migration de workloads vers GCP et intégration de nouvelles ressources cloud, en mobilisant les outils adaptés : Airflow, Workflows, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Functions
  • CI/CD & Infrastructure as Code : Terraform pour une infrastructure reproductible, pipelines CI/CD avec Cloud Build, GitHub ou GitLab. Le code est versionné et packagé en images Docker prêtes pour la production.
  • Optimisation coût/perf : partitioning, clustering, monitoring, FinOps GCP, fiabilisation des flux de données existants

🤖 MLOps & GenAI

  • Industrialisation de modèles LLM / RAG (LangGraph, Vertex AI, Gemini), y compris packaging Python, tests, et déploiement sur Cloud Run / Kubernetes / GKE / Cloud Run Jobs avec suivi continu
  • Démo disponible d'un assistant IA Rag sur mon site : nathan-brami.fr

Expertises complémentaires

  • Fiabilité & gouvernance : qualité, sécurité (RGPD) des données. Expérience avec des environnements compatibles S3ns.
  • Vision produit : data alignée sur vos KPI pour sécuriser le ROI
  • Compétences techniques transverses : SQL, Bash, comités d’architecture, validation de choix techniques, compétences avancées en deep learning si besoin
  • Travail en équipe : à l’aise dans les échanges : j'ai travaillé en collaboration étroite avec les équipes data, produit et tech pour construire des solutions alignées avec les enjeux métiers
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • LCL
    Data Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    mars 2025 - Aujourd'hui (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    Contexte:
    Conception et mise en place des fondations d’une Data Plateforme destinée à l’équipe
    Pilotage Budget & Capacitaire.
    L’objectif : automatiser la collecte, la consolidation et l’analyse de données auparavant gérées
    via des fichiers Excel et des extractions manuelles.
    Taches:
    ● Conception de l’architecture data sur PostgreSQL pour le reporting
    analytique
    ● Développement de pipelines d’ingestion et de transformation en Python
    pour la production de KPI destinés à Power BI.
    ● Intégration et orchestration des différents composants dans un
    environnement Kubernetes.
    ● Automatisation de la récupération des données via des API Python.
    Environnement technique:
    ● Python, Kubernetes

    Python Kubernetes SQL
  • MGEN
    ML Ops EngineerML Ops Engineer
    juillet 2024 - mars 2025 (8 mois)
    Lancement du Lab IA de MGEN, en collaboration avec SFEIR et WEnvision.

    Réalisations:
    • Elaboration d’un POC puis MVP d’un LLM utilisant du RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour les besoins identifiés
    • Déclinaison de la solution en architectures exploitant des services managés des cloud providers ou des solutions développées en interne, selon les contraintes d’infrastructure.
    • Priorisation des cas d'usage IA : Identification, analyse et validation des PoC (Proof of Concept) prioritaires à lancer.
    Python Google cloud Terraform Kubernetes Machine learning
  • L'Oréal
    Data Engineer
    janvier 2023 - juin 2024 (1 an et 5 mois)
    Paris, France
    En tant que membre clé de l'équipe Build Europe chez L'Oréal, j'ai contribué activement à la mise en œuvre de pipelines d'ingestion de données et de structures de ML Ops, facilitant l'analyse de données avancée. Ma responsabilité principale était de piloter le développement de nouveaux projets axés sur le marché français.
    REALISATIONS :
    Mise en oeuvre de pipelines d’ingestion de données vers BigQuery
    Déploiement d’infrastructure avec Terraform
    Modélisation et transformation de données avec Dataform et SQL en 3 niveaux (dlk>dwh>dmt)
    Orchestration des pipelines avec Cloud Workflows
    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE :
    GCP, BigQuery, SQL, Dataform, Terraform, Python

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Senior Lead Developer

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4

Formations

  • Master of Data-Science
    Université Paris-Saclay
    2021
    Master 2 (M2), Data-Science
  • Licence, Informatique
    Université Pierre et Marie Curie
    2019
    Licence, Informatique

Certifications

  • GCP Professional Data Engineer
    Google Cloud
    2023
  • Associate Cloud Engineer
    Google Cloud
    2023

Compétences

Catégories