À propos de Stéphane
Data Engineer et expert en architecture de données critiques et industrialisation de pipelines Big Data (15 ans d'expérience). J'accompagne les DSI pour transformer des données massives et complexes en systèmes décisionnels performants et scalables.
Mon cœur de métier : Data Engineering & Architecture Cloud.
De l'aérospatial (Airbus) aux plateformes publiques, je conçois des systèmes robustes capables de traiter de forts volumes avec une haute exigence de fiabilité et de performance.
Mes domaines d'intervention :
🚀 Data Platform & Cloud : Architecture scalable sur GCP (BigQuery, Cloud Run, Cloud SQL) et AWS, conteneurisation Docker, modernisation de legacy et migration cloud.
⚙️ Data Engineering Industrialisé : Conception et développement de pipelines ETL/ELT automatisés (Python, SQL avancé, orchestration), CI/CD, qualité de données et gouvernance.
🛡️ Performance & Bases de Données : Audit, tuning et optimisation de bases PostgreSQL à fort trafic, indexation avancée, requêtes complexes.
🌍 Bonus Expertise Geospatial : Maîtrise du Geospatial Data Engineering (PostGIS, GeoServer, analyses spatiales complexes), idéale si vos projets intègrent une dimension territoriale, logistique ou géométrique.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Toulouse (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Airbus Defense & SpaceLead Data Engineer & Architecte Pipeline (Big Data & Imagerie)DÉFENSE & ARMÉEjuillet 2018 - Aujourd'hui (7 ans et 11 mois)Toulouse, FranceArchitecture, industrialisation et exploitation de pipelines Big Data pour le traitement d’imagerie satellite en contexte critique (Défense & Aérospatial).Conçu et développé des pipelines de traitement d’imagerie satellite (Python/SQL) avec orchestration et automatisation end-to-end, réduction des délais de delivery vers du quasi temps réel et amélioration des SLA.Défini l’architecture data (modèles, flux, stockage, exposition) pour des volumes massifs et des contraintes fortes de fiabilité, traçabilité et reproductibilité.Optimisé des bases PostgreSQL (et bases géospatiales PostGIS selon périmètre) : audit, tuning, optimisation requêtes/indices, amélioration des performances et de la stabilité en production mondiale.Mis en place une démarche CI/CD et qualité (tests automatisés, contrôles de données, déploiements industrialisés) pour fiabiliser les livrables et réduire les incidents.Réalisé des analyses d’impact et modèles d’analyse multi-domaines (agriculture, environnement, eau), en adaptant les traitements aux besoins métiers et aux contraintes opérationnelles.Support opérationnel et expertise transverse : diagnostic, accompagnement des équipes, amélioration continue des chaînes de production.Environnement : Python, SQL, PostgreSQL, PostGIS, ArcSDE, ArcGIS Enterprise, CI/CD, automatisation, GCP, traitement d’image.
- Etat de Jalisco, MexiqueArchitecte Solutions Cloud & Open Source | Transformation DigitaleSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjanvier 2017 - juin 2018 (1 an et 5 mois)Guadalajara, MexiqueMission internationale de modernisation numérique (projet “Visor Urbano”) : plateforme publique à forte audience, centrée sur la donnée territoriale.Conçu une architecture GCP cloud native open source, haute disponibilité, pour la consultation publique massive (dimensionnement, résilience, supervision).Déployé et opéré une stack géospatiale : PostgreSQL/PostGIS, GeoServer, conteneurisation Docker, industrialisation des déploiements.Développé des API REST performantes pour l’accès aux données (urbanisme, foncier, licences), avec sécurisation, cache/optimisations et bonnes pratiques d’exposition.Mis en place une gouvernance de données : intégration de flux hétérogènes (cadastre, imagerie, données légales), normalisation, référentiel unique et règles de qualité.Accompagné la dématérialisation de processus métiers complexes : cadrage, modélisation, mise en production, transfert de compétences.Environnement : GCP, PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, Docker, QGIS, GDAL/OGR, API REST, Open Data, data governance.
- Atelier Parisien d'Urbanisme (Apur)Expert Data Management & Open DataSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjanvier 2010 - décembre 2016 (6 ans et 11 mois)Paris, FranceRéférent technique data/SIG pour la gestion et la valorisation des données de la Métropole de Paris.Administré et optimisé des bases de référence Oracle et PostgreSQL/PostGIS : performance, sécurité, maintenance, support à +40 utilisateurs experts.Conçu une stratégie Open Data et lancé la plateforme technique : pipeline de publication, qualité, documentation, standardisation et exploitation.Développé des géotraitements automatisés Python (ETL/processing) pour des études thématiques (climat, transport, énergie) et des productions récurrentes.Accompagné la migration d’outils DAO vers SIG : conduite du changement, outillage, bonnes pratiques et formation des équipes.Structuré les pratiques de data governance (catalogage, règles, cycles de vie, fiabilité) pour sécuriser les usages et accélérer la livraison.Environnement : Python, PostgreSQL, PostGIS, Oracle, SIG, ArcGIS, ETL/processing, Open Data, gouvernance.
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- DESS Urbanisme et Gestion Numérique des VillesInstitut Français d'Urbanisme2006DESS Urbanisme et Gestion Numérique des Villes
- Licence et Maîtrise de GéographieUniversité Jean Jaurès2004Licence et Maîtrise de Géographie