À propos de Pierre-Arnaud
Vous avez des données, mais pas encore de vraie stratégie data ?
J'interviens comme Lead Data Engineer et Architecte Data pour structurer, moderniser et fiabiliser votre infrastructure de données — de la conception technique au pilotage d'équipe.
Ce que j'apporte concrètement :
En 13 ans d'expérience, j'ai accompagné des scale-ups, des ETI et des PME industrielles sur des projets data à fort impact :
→ Migration GCP vers AWS (scale-up, 200 pers.) : architecture cible, pilotage d'une équipe de 4 ingénieurs, création et optimisation de jobs Spark à grande échelle, mise en production en 8 mois.
→ Automatisation de processus métier pour une ETI : Python + BigQuery, gain estimé de 1 à 2 ETP, ROI immédiat.
→ Modernisation d'un legacy SQL pour une PME: nouvelle stack DBT / DLT / Python, performance améliorér.
Mon avantage : je couvre l'architecture ET le pilotage. Là où il faut souvent un architecte, un lead dev et un chef de projet, j'assure les trois rôles. Résultat : des projets livrés plus vite, avec moins de friction et un budget maîtrisé.
Stack : Python, SQL, Spark, PySpark, Airflow, DBT, DLT, BigQuery, PostgreSQL, AWS, GCP, Terraform, Docker, Kubernetes (certifié CKAD), CI/CD, FastAPI, Nifi, Ansible.
Basé à Montpellier, disponible en hybride ou full remote. Démarrage immédiat.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Montpellier (jusqu’à 40 km), Toulouse (jusqu’à 10 km), Avignon (jusqu’à 10 km), Nîmes (jusqu’à 10 km), Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- StudiData EngineerCONSEIL & AUDITjuin 2025 - janvier 2026 (7 mois)Montpellier, FranceSituation : ETI du secteur de la formation, confrontée à des processus métiermanuels chronophages mobilisant plusieurs collaborateurs à temps plein.Tâches : Concevoir et déployer une solution d'automatisation complète pouréliminer les traitements manuels récurrents sur les données.Actions :- Audit des processus existants et identification des points d'automatisationà fort ROI.- Développement de pipelines ETL en Python avec orchestration sur BigQuery.- Containerisation des traitements avec Docker pour garantir la reproductibilité.- Mise en production et documentation pour autonomie de l'équipe interne.Résultats : Gain estimé de 1 à 2 ETP sur les traitements automatisés.
- DorianeData EngineerEDITION DE LOGICIELSjanvier 2025 - juin 2025 (5 mois)Nice, FranceSituation : Éditeur de logiciels agricole dont le stockage applicatif reposaitsur un système NoSQL devenu limitant en termes de requêtabilité et de maintenance.Tâches : Migrer et moderniser l'ensemble du stockage applicatif vers unearchitecture SQL relationnelle, sans interruption de service.Actions :- Audit du modèle de données existant et conception du nouveau schéma relationnel.- Refactoring complet via DBT et DLT : 15+ sources de données, 30+ tables migrées.- Cadrage technique et choix d'architecture en collaboration avec le CTO.- Développement Python des scripts de migration et validation des données.- Mise en production progressive sur PostgreSQL avec tests de non-régression.Résultats : Migration complète livrée en 5 mois. Temps de requête divisé par 10sur les opérations courantes. Modèle de données documenté et maintenable parl'équipe interne.
- MeilleursAgents (groupe SeLoger)Lead Data EngineerIMMOBILIERjanvier 2023 - décembre 2024 (1 an et 11 mois)Paris, FranceSituation : Scale-up immobilière de 200 personnes dont la plateforme detraitement de données devait migrer de GCP vers AWS, tout en maintenantla continuité de service sur des volumes critiques (+100M de lignes).Tâches : Piloter la migration cloud de bout en bout et structurerl'architecture data du domaine d'acquisition de données.Actions :- Définition de la roadmap technique et des choix d'architecture cible sur AWS.- Pilotage d'une équipe de 4 ingénieurs : attribution des tâches, revues decode, coordination avec les équipes produit.- Refactoring complet des pipelines Spark et de l'infrastructure sous-jacente(GCP → AWS).- Mise en place de CI/CD (CircleCI/Jenkins) et monitoring temps réel (DataDog).- Reporting technique direct au CTO sur l'avancement et les risques.Résultats : Migration livrée en 8 mois, zéro interruption de service. Couverture CI/CD. Monitoring opérationnel avec alerting en production.
Avis
E
Eddy
HelloAsso
Avis laissé le 23/01/2023
Pierre-Arnaud a su nous apporter une connaissance détaillée de spark (rdd, udf, fonctionnement du cache...) pour nous permettre de mieux comprendre spark et in fine améliorer nos outils.
De plus, il nous a indiqué des pistes d'amélioration que nous avons pu mettre en place à ses côtés.
Augustin
Accenture
Avis laissé le 15/09/2022
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Formations
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- Ingénieur Génie des Procédés et InformatiquesENSIACET2013
Certifications
- CKADLinux Fondation2022
- Lean 6 SigmaIAC2017