À propos de Quentin
Bienvenue à toutes et tous !
J’aide les équipes data, IT et métier à passer leurs plateformes cloud (GCP) en production de manière fiable, sécurisée et maîtrisé économiquement.
Issu du monde de l'énergie et de l'industrie, je comprends les contraintes opérationnelles et réglementaires. Je travaille en proximité avec les équipes pour construire des solutions compréhensibles, maintenables et alignées sur les enjeux business.
Mes domaines d’intervention :
- 🧱 Industrialisation DevOps et ModelOps : Mise en place de stacks ModelOps et DevOps pour transformer modèles data-science et applicatifs en solutions robustes, intégrées et scalables, via des pipelines unifiés, automatisés et clairement gouvernés.
- ☁️ Optimisation Cloud & FinOps : Adoption d’architectures serverless, cloud-native et pratiques FinOps pour maximiser performances et maîtrise budgétaire, avec des ressources ajustées aux besoins réels.
- 🔐 Sécurité & conformité : Renforcement de la sécurité sur l’infra (IaC, IAM), les applications (Docker, Kubernetes) et les données (bases, secrets), grâce à des bonnes pratiques, outils adaptés et formations.
- 🧩 Automatisation & gouvernance IaC : Implémentation d’une approche Infrastructure-as-Code intégrée aux pipelines CI/CD pour automatiser, versionner et fiabiliser les déploiements, assurant une gestion transparente, scalable et maintenable.
- 🚦Maintenance & amélioration continue : Veille, mises à jour, gestion d’urgence et optimisation continue pour maintenir des infrastructures sécurisées, à jour et alignées sur les besoins métiers et les SLA.
Discutons de votre business et de vos problématiques infra !
Mon CV complet, ainsi qu'un portfolio détaillé est disponible sur demande.
Quentin.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 10 km), Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- elmy - BCM EnergyData Platform Engineer - ModelOpsENERGIEjanvier 2022 - octobre 2025 (3 ans et 9 mois)Lyon, FranceAccompagnement des équipes data science, trading et développement dans l’industrialisation de codes de calcul numérique et la mise en production d'applicatifs sur l'environnement cloud GCP.
Missions
- Conception et gestion des architectures ModelOps/MLOps & data pipelines (runtime & données).
- Structuration complète des pipelines d’ingestion et de traitement (BigQuery, dbt, Airflow).
- Mise en production d’applications et modèles ML (Docker, Kubernetes, GCP Cloud Run, Airflow).
- Mise en place d’une Infrastructure as Code complète (Terraform).
- Implémentation de CI/CD et déploiement continu (Jenkins, ArgoCD).
- Mise en place du monitoring & observabilité (Grafana, Datadog) et des pratiques FinOps.
- Évangélisation des bonnes pratiques : qualité, sécurité, tests, gouvernance.
- Développements transverses pour l’équipe tech (Python, Groovy, Julia).
Résultats
- Plateformes de calcul fiabilisées et industrialisées.
- Accélération des mises en production.
- Maîtrise des coûts cloud.
- Équipes data & trading autonomisées.
- Planète OUI - BCM EnergyData Scientist - Analyste MarchéENERGIEjanvier 2019 - janvier 2022 (3 ans)Lyon, FranceConception de modèles numériques pour la gestion opérationnelle de portefeuilles d’agrégation et la prévision de production dans le secteur des énergies renouvelables (éolien, photovoltaïque, hydro).
Missions
- Développement de modèles de prévision de production (intraday, spot, long terme) pour l’éolien, le solaire et l'hydro.
- Conception de modèles de pricing pour les offres d’agrégation.
- Analyses de performance marché des actifs et portefeuilles.
- Industrialisation des traitements et modèles (Docker, Airflow).
- Développements divers (Python, Julia).
Résultats
- Déploiement d'outils d'aide à la décision pour l’exploitation et le trading.
- Prévisions fiabilisées.
- Automatisation des calculs & traitements.
- Amélioration du suivi de la performance des portefeuilles.
- EDF R&DIngénieur DoctorantENERGIEjanvier 2015 - janvier 2018 (3 ans)Saclay, FranceThèse CIFRE portant sur le dimensionnement fiable et robuste d’éoliennes offshore via l'utilisation de méta-modèles: "Kriging based methods for the structural damage assessment of offshore wind turbines" (manuscrit disponible en ligne sur thèses.fr).
- Applications: accélérations de processus de calcul numérique, certification.
- Encadrement: Dr. Nicolas Relun [EDF] et Pr. Nicolas Gayton [IFMA].
Missions
- Développement de méta-modèles numériques pour la réduction des coûts de simulation.
- Optimisation des calculs liés à la certification des turbines offshore.
- Mise en place de traitements massivement parallèles sur clusters.
- Développements en Python & OpenTURNS.
- Automatisation (scripting bash).
Résultats
- Réduction du temps et du coût de calcul.
- Amélioration de la fiabilité des modèles.
- Valorisation industrielle de travaux de recherche et publications.
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Formations
- DoctoratUniversité Clermont Auvergne2018Doctorat
- Diplôme d'IngénieurInstitut Français de Mécanique Avancée (IFMA)2015Diplôme d'Ingénieur