Description

Les données ont toujours été une énigme fascinante pour moi, et j’ai consacré ma carrière à les résoudre. Depuis plus de 11 ans, je navigue avec passion dans l’univers de la data, alliant expertise technique, curiosité et vision métier.

Mon parcours a débuté dans la Business Intelligence, où j’ai acquis de solides bases en modélisation, reporting et analyse décisionnelle. Cette première expérience m’a permis de développer une vraie sensibilité aux besoins métiers, un atout que j’ai toujours gardé avec moi.

Aujourd’hui, je suis Data Engineer senior/freelance, spécialisé dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation d’architectures data modernes. Je travaille aussi bien sur des projets de migration vers le cloud (Azure, GCP, AWS) que sur des projets d’évolution de plateformes existantes, en apportant des solutions robustes, scalables et orientées performance.

J’ai eu la chance de collaborer avec des structures variées, de la startup aux grands groupes, ce qui m’a permis de m’adapter à des environnements très différents et de résoudre des problématiques complexes à toutes les échelles.

Toujours en veille, toujours curieux, je suis convaincu que la donnée, bien exploitée, peut transformer une entreprise. Mon objectif : aider mes clients à tirer le meilleur parti de leurs données pour générer de la valeur concrète.

Compétences clés :

• Data Engineering (ETL/ELT, pipelines, ingestion, modélisation)

• Cloud (Azure, AWS, GCP)

• Big Data & streaming (Spark, Databricks, etc.)

• SQL, Scala, Python, outils BI (Power BI, Azure analysis services, etc.)

• Projets de migration & modernisation de SI data

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Direct Assurance
Lead Data Engineer
BANQUE & ASSURANCES
avril 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 2 mois)
Suresnes, France
Contexte : Projet de migration de la plateforme data (BI) vers une nouvelle plateforme cloud (Axa Shine), qui s’appuie sur les différents services délivrés par Microsoft azure et qui permet aux entités AXA de construire, d’utiliser et de partager une large gamme d’applications pour l’analyse des données.

Réalisations :
Gestion de projet avec l’encadrement d’une équipe de 8 Data engineers et suivi du projet de la réaliasation jusqu’à la livraison.
Analyse de l’existant (reverse engineering) pour concevoir une architecture adaptée à la nouvelle pla- teforme en prenant en compte les différentes contraintes fonctionnelles et techniques.
Lancement de POC, benchmark et étude de faisabilité technologique.
Développement d’un framework et d’un socle technique pour l’ingestion et la transformation des données en Scala/Spark, avec l’intégration de tests unitaires afin d’assurer la fiabilité et la maintenabilité du code.
Orchestration des flux de données avec Azure Data Factory et stockage des données au format Delta Lake.
Optimisation du code et des pipelines de données afin de réduire le temps de traitement lors de la récupération et du chargement de l’historique des données (plus de 15 ans d’historique), garantissant ainsi une mise à disposition plus rapide des données.
Migration des cubes multidimensionnels vers des modèles tabulaires avec Azure analysis services.
Création de rapports de monitoring des pipelines de données sur Power BI, en exploitant les logs de Databricks stockés dans Azure Log Analytics.
Production de la documentation nécessaire à la bonne communication autour des usages délivrés.
Accompagnement de l’équipe de test sur la définition des stratégies de test.

Environnement technique : Databricks, Spark, Scala, Sbt, Delta lake, Python, Azure Data Factory, Azure DevOps, Azure analysis services, Power BI, Log analytics, KQL.
Scamark
Data Engineer Snowflake
AGROALIMENTAIRE
janvier 2021 - mars 2021 (2 mois)
94200 Ivry-sur-Seine, France
Contexte : Projet move to cloud et modernisation de la plateforme analytique sur Snowflake.

Réalisations :
Définition et mise en œuvre de l’architecture solution et technique.
Mise en place des pipelines CI/CD.
Urbanisation du stockage sur Snowflake.
Mise en œuvre du framework d’ingestion/traitement des données brutes.
Réplication des données brutes via Qlik Replicate.
Design et développement du pipeline de chargement et de transformation de données via des procédures stockées.
Développement du script PowerShell déclenchant le pipeline d’intégration de données via l’orchestrateur Scamark.
Formation et support aux Data Engineers sur Snowflake.

Environnement technique : SnowFlake, Qlik Replicate, Azure DevOps, Script Shell.
Believe
Data Engineer
CULTURE
janvier 2020 - décembre 2020 (11 mois)
Saint-Ouen, France
Mission accomplie :
— Définition, mise en œuvre et exploitation de plateformes Big Data.
— Administration et monitoring de plateformes Big Data.
— Définition et partage des roadmaps autour des grands chantiers liés à la donnée.
— Collaboration et apport de support à l’ensemble des équipes Tech dans leurs travaux.

Mise en place d’une nouvelle architecture Data qui permet de récupérer, centraliser, et exploiter les données streams des stores (spotify, apple music …) :
— Rédaction d’un DAT (Document d’architecture technique) avec une proposition de l’architecture cible.
— Design et développement du pipeline d’ingestion et de transformation de données via des no- tebooks Databricks (Scala) et stockage de données dans un ADLS Gen2 en format Delta lake.
— Configuration et installation du cluster Spark.
— Développement du DAG airflow déclenchant les jobs d’intégration de données Databricks.
— Formation et support aux Développeurs BI sur l’utilisation des données avec Dbeaver.

Mettre à disposition des métiers un dashboard quasi interactif sur Power BI qui regroupe des infor- mations (KPI & scoring) sur les différents artistes dans l’objectif d’identifier les artistes promoteurs et prédire le potentiel de développement des artistes :
— Orchestration et suivi de l’ensemble du pipeline data via Data Factory.
— Requêtage des données sources sur un cluster HDInsight.
— Ingestion et chargement des résultats dans ADLS Gen 2.
— Préparation et transformation des données en utilisant Databricks à l’aide des scripts python
et chargement de données dans Azure Synapse Analytics.
— Développement d’un cube Analysis services qui regroupe l’ensemble des indicateurs.
— Requêtage de Power BI vers Analysis services pour la data visualisation.

Environnement technique : Scala, Python, Azure Synapse Analytics, Airflow, Azure HDInsight, Hive, Databricks, Azure analysis services, Polybase, Azure DevOps.

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Master professionnel conception et développement des logiciels sûrs
Université de Franche-Comté
2013
Master spécialisé Qualité du Logiciel
Université Hassan II Mohammedia
2012