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Rodrigue F.RF

Rodrigue F.

Data Engineer - Analytics Engineer - BI

550 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Rodrigue

Je suis Consultant Data Engineer & BI, spécialisé dans la construction de pipelines de données robustes et l'élaboration de dashboards interactifs. J'accompagne les entreprises dans leur croissance en optimisant leur stratégie data pour une prise de décision éclairée.


🎯 Domaines d'Intervention

- Construction et optimisation de pipelines de données : Maîtrise de DBT pour automatiser et optimiser les processus ETL.

- Modélisation et gestion de Data Warehouse : Expertise en BigQuery et Snowflake pour structurer et organiser vos données.

- Extraction et analyse des KPIs pour une prise de décision stratégique : Extraction de KPIs pertinents pour piloter la performance et la stratégie.

- Mise en place des Dashboards et Reporting : Expertise sur Looker pour créer des visualisations de données percutantes.

- Formation et montée en compétence des équipes sur les outils BI : Formation des équipes sur Looker et implémentation de solutions self-service BI.

- Méthodologie Agile : Approche agile pour une gestion de projet efficace et adaptable.


⚙️ Technologies et Outils

- BI : Looker, Tableau

- Transformation de données : DBT, Airflow

- Data Warehouse : BigQuery, Snowflake

- Plateforme Cloud : Google Cloud Platform (GCP)


Je monte rapidement en compétence et m'adapte aisément aux besoins spécifiques de chaque projet. Je suis disponible pour discuter de vos besoins en data.

#Looker #DBT #BigQuery #BI #GCP #AnalyticsEngineer #DataEngineer #DataAnalyst #GoogleCloudPlatform
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle limitée

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

Expériences

  • POMONA
    Data Engineer
    AGROALIMENTAIRE
    septembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
    Antony, France
    Contexte.
    Le groupe POMONA souhaite mettre en place un data Warehouse sur Snowflake avec pour but de centraliser et d’optimiser la gestion des données relatives au stock, aux commandes et aux ventes. L’objectif principal est de fournir une source de données unique, fiable et scalable pour alimenter les besoins en reporting liés au suivi des taux de service fournisseurs.

    Travaux réalisés.
    - Participation aux ateliers d’analyse du besoin
    - Contribution à l’élaboration de l’architecture cible et aux choix technologiques
    - Création des utilisateurs et gestion des permissions sur Snowflake
    - Mise en place d’une politique des droits d’accès aux différents objets Snowflake
    - Mise en oeuvre des tests unitaires pour garantir l’exactitude des données
    - Mise en place d’une stratégie de déploiement des models dbt dans les différents environnements
    - Création et modélisation des datamarts dans les différents environnements
    - Conception des pipelines de données automatisés pour l’ingestion et la transformation des données
    - Monitoring des models dbt afin de détecter des anomalies et les résoudre
    - Responsable de la gestion et du paramétrage des instances dbt et Snowflake

    Livrables.
    - Pipelines dbt versionnés avec tests automatiques intégrés
    - Datamarts construits dans Snowflake et optimisés pour les besoins BI
    - Rapports Power BI

    Environnement technique:
    Snowflake, dbt, Gitlab, SAP, SNP Glue, Power BI
  • BforBank
    Data Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    août 2023 - juin 2024 (10 mois)
    Puteaux, France
    Contexte.
    Dans un contexte de développement de nouvelles offres bancaires et de demandes croissantes pour des dashboards de pilotage d’activités, BforBank a souhaité renforcer sa stratégie data en mettant en place une infrastructure moderne basée sur Google Cloud Platform (GCP) et Looker. L’objectif principal était d’améliorer l’accessibilité aux données, de faciliter l’analyse en temps réel, et de renforcer la prise de décision.


    Travaux réalisés.
    • Participation aux analyses, études d’impacts et cadrage techniques
    • Collaboration avec les équipes métier pour identifier leurs besoins en termes de visualisation des données et proposer des solutions adaptées
    • Création de nouveaux data products et maintenance évolutive et corrective des data products existants
    • Conception des pipelines de données automatisés pour l'intégration et la transformation des données provenant de topics kafka
    • Création des dashboards de pilotage d'activités permettant aux responsables de suivre en temps réel les performances de l'entreprise
    • Formation des utilisateurs finaux à l'utilisation de Looker pour favoriser l'adoption de l'outil et l'autonomie des équipes
    • Documentation technique des data products
    • Participation à la migration des données vers la plateforme Google Cloud Platform, permettant une meilleure gestion et sécurité des données

    Livrables.
    • Pipelines dbt versionnés avec tests automatiques intégrés
    • Datamarts construits dans BigQuery et optimisés pour les besoins BI
    • Tableaux de bord Looker (parcours client, performance d'activités, CRM, ...)
    • Mise en place d’un self-service BI sur Looker pour les équipes métiers, réduisant la dépendance aux équipes techniques.
    Looker Big Query DBT Atlassian JIRA Atlassian Confluence Gitlab CI/CD Cloud GCP
  • UGC Ciné
    Data Engineer
    CINÉMA & AUDIOVISUEL
    avril 2023 - juillet 2023 (3 mois)
    Neuilly-sur-Seine, France
    Contexte.
    Le Groupe UGC a entrepris de centraliser les données de ses différentes salles de cinéma au sein d’un Data Warehouse unique. L’objectif est de fournir une plateforme unifiée pour les différents domaines métiers (marketing, cinémas, finance) afin de renforcer la prise de décision basée sur la donnée et d’améliorer l’efficacité des opérations.

    Travaux réalisés.
    • Recueil des besoins utilisateurs
    • Analyse et extraction des données pertinentes à partir de plusieurs bases de données, provenant des différentes salles de cinéma
    • Conception et mise en place d’une architecture de Data Warehouse robuste, basée sur un modèle de données en Data Vault pour répondre aux besoins de scalabilité et de gestion des historiques.
    • Mise en œuvre d’optimisations pour garantir des performances élevées lors des requêtes analytiques, tout en maintenant la flexibilité pour ajouter de nouvelles sources de données au Data Warehouse
    • Orchestration des workflows pour garantir des chargements réguliers et fiables.

    Livrables.
    • Modèles de données en Data Vault
    • Data Warehouse scalable et optimisé
    • Pipelines de Données Automatisés
    Vertica Airflow SQL

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Formations

  • Mastère Spécialisé Business Intelligence & Analytics
    EISTI
    2020
    Le programme Mastère Spécialisé® est validé par un bac+6 accrédité par la Conférence des Grandes Écoles. La formation comprend : - Théorie de la Business Intelligence : chaîne décisionnelle (vision globale et approche détaillée des différentes phases de la chaîne), modélisation, conception des différentes phases, exemples de mises en place. - Gestion de projet décisionnel : fondamentaux de la gestion de projets et focus sur les spécificités d’un projet BI - Pratique de la Business Intelligence : gestion de la qualité des données (MDM), extraire, transformer et charger (ETL), reporting, multidimensionnel, datamining. - Projet d’entreprise BI : les étudiants mènent un projet BI d’entreprise. Celui-ci consiste en la mise en place d’une solution décisionnelle en réponse à une problématique proposée par une entreprise. Ce projet permet aux étudiants de consolider leurs acquis dans le cadre d'un projet réel.

Certifications

Compétences

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