Description

Vous construisez une plateforme data et vous avez besoin qu’elle soit fiable, scalable, et maintenable sur le long terme.

Data Engineer Senior avec plus de 7 ans d’expérience, j’interviens chez des ETI et GE pour concevoir et opérer des pipelines et architectures data sur AWS et GCP.

Ce que j’apporte concrètement :

- Conception de pipelines bout-en-bout (Python, Spark, Airflow, Kafka)

- Architectures cloud AWS & GCP

- Automatisation de la qualité des données et pratiques DataOps

- Infrastructure as code avec Terraform

Disponible maintenant pour des missions freelance en hybride ou full remote.

Parlons-en si vous avez un chantier data à lancer ou à fiabiliser.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

International SOS
Senior Data Engineer
SECTEUR MÉDICAL
mai 2023 - mars 2026 (2 ans et 10 mois)
Levallois-Perret, France
Développer un pipeline automatisé d'ingestion d'emails, traduisant en se basant sur des modèles IA et extrayant des entités depuis ~150 emails quotidiens, avec stockage sur S3 et SFTP. Economisant plusieurs millions de Dollars à l'entreprise.
Concevoir et déployer un pipeline d'échange de données RGPD (GDPR) avec un partenaire externe selon les réglementations EU/UK261, intégrant matching des données, gestion des opt-outs et diffusion de courriels, générant plusieurs dizaines de milliers de dollars de MRR mensuel.
Automatiser la détection et la suppression de fichiers Zero-byte sur des centaines de milliers de dossiers, supprimant les tâches manuelles DataOps et évitant les blocages d'un système legacy en aval qui traitent des millions de fichiers par jour.
Concevoir et implémenter un système d'ingestion multi-tenant et multi-modal sur AWS, supportant des entrées REST et Webhook permettant d'uniformiser l'intégration des données clients.
Accompagner et mentorer 3 ingénieurs juniors, renforcer leurs compétences techniques et leur communication, et améliorer la capacité de delivery de l'équipe.
Automatiser 90 % des tâches répétitives DataOps via le développement d'outils et de workflows sur mesure, augmentant fortement l'efficacité opérationnelle.
Automatiser des workflows de Data Quality en Python, réduire les temps de traitement de 1 semaine (manuellement) à 3 secondes par fichier.
Construire un Master Dataset des gares ferroviaires via agrégation d'APIs et géocodification, afin d'améliorer la précision des systèmes en aval et la satisfaction client.
Collaborer avec des architectes data lors d'ateliers d'architecture afin d'améliorer l'infrastructure data, la scalabilité et l'alignement avec la stratégie business.
Python Data Engineering SQL AWS Traitement par batchs
Sephora
Senior Data Engineer Consultant
LOGISTIQUE & SUPPLY CHAIN
juin 2021 - juin 2022 (1 an)
Neuilly-sur-Seine, France
Prestataire externe
Évoluer dans un environnement Agile, en collaboration étroite avec les équipes analytics et plateforme.
Déployer des pipelines data cloud-native sur GCP en s'appuyant sur Cloud Composer (Airflow) et BigQuery, dans le cadre d'une architecture Médaillon (Bronze, Silver, Gold).
Concevoir et implémenter des pipelines de transformation des couches Bronze vers Silver et Silver vers Gold afin d'alimenter les équipes Data Visualisation et BI, garantissant la disponibilité continue de tableaux de bord fiables pour le top management.
Intégrer le stream d'intégration avec un focus particulier sur l'ingestion de sources de données externes dans la couche Bronze, renforçant la disponibilité et la qualité des données en amont.
Utiliser Terraform (Infrastructure as Code) pour faire évoluer l'infrastructure et les configurations au sein d'un environnement GCP existant.
Google Cloud Platform (GCP) Python Airflow BigQuery Terraform
Bpifrance
Senior Data Engineer Consultant
BANQUE & ASSURANCES
janvier 2021 - juin 2021 (5 mois)
Maisons-Alfort, France
Prestataire externe
Travailler en méthodologie Agile SAFe et participer aux cérémonies (PI Planning, Sprint Planning, Reviews, Rétrospectives) afin d’assurer la coordination inter-équipes et la livraison continue
Concevoir et développer des pipelines ETL avec Apache Spark pour intégrer des données inter-départements au sein d’un Data Lake AWS
Mettre en œuvre des traitements analytiques sur les données intégrées via AWS Athena afin de rendre les datasets exploitables pour les équipes métiers
Participer aux ateliers d’architecture data pour définir des solutions techniques scalables et alignées avec les standards de la plateforme
Méthodologie Agile (SAFe) Apache Spark AWS Java