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- HIPPOCAMPEDéveloppeur Full-Stack & Data Engineer — Conception d'une plateforme de monitoring décisionnel (GCP)COMMERCE DE DÉTAILmars 2026 - mai 2026 (2 mois)Paris, France
Description de l'architecture
▎ Conception et développement de bout en bout d'un tableau de bord de monitoring opérationnel pour un grossiste textile multi-boutiques (3 enseignes), de▎ l'ingestion des données jusqu'à la visualisation décisionnelle.Architecture cloud-native sur Google Cloud Platform (GCP), structurée en pipeline analytique complet :Frontend
Application Next.js 15 / React / TypeScript (Tailwind CSS) — 14 modules métier : segmentation client RFM, prédiction de churn, cartographie géographique des ventes (Plotly / choropleth), suivi de stock, performance saisonnière, suivi des paiements et prospection commerciale.Backend
API FastAPI (Python) exposant les KPIs métier, avec cache TTL et authentification JWT / service account.Pipeline de données (ELT)
Ingestion quotidienne de fichiers CSV depuis Cloud Storage vers BigQuery, puis transformation en couches modélisées via dbt (raw → staging → data marts).Enrichissement par croisement avec la base SIRENE / INSEE pour la prospection ciblée par code NAF et géographie.Infrastructure as Code
Provisionnement complet via Terraform : Cloud Run (services + jobs), Cloud Scheduler (orchestration cron), Secret Manager, datasets BigQuery, IAM.CI/CD
Google Cloud Build déclenché sur push : build Docker parallélisé (API, frontend, ingestion, dbt) et déploiement automatisé sur Cloud Run.Flux de données
EBP CSV / SIRENE → GCS → BigQuery (raw) → dbt (dwh/dtm) → FastAPI → Next.js - L'OréalData EngineerMODE & COSMÉTIQUESfévrier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 4 mois)St.-Ouen, FranceIntervention transverse au sein des équipes data de L'Oréal sur l'ensemble du cycle de vie des données, de l'infrastructure cloud jusqu'à la mise en production.
Infrastructure & Cloud
Conception et déploiement d'infrastructures GCP avec Terraform, mise en place de pipelines CI/CD via Cloud Build et gestion des environnements via Git. Déploiement de services conteneurisés sur Cloud Run.Orchestration & Workflows
Conception et optimisation de workflows Airflow complexes : refonte de DAGs critiques, réduction des temps de traitement sur des pipelines d'appels API à fort volume, élimination des points de défaillance silencieux.Développement & APIs
Développement d'APIs de traitement et d'exposition de données, intégrées dans des architectures data modulaires et maintenables.Qualité & Modélisation
Analyse et préparation des données, mise en place de contrôles qualité et modélisation pour garantir la fiabilité des flux en production. - DEEZERData EngineerDIVERTISSEMENTS & LOISIRSnovembre 2021 - mars 2022 (4 mois)Paris, France- Migration Hadoop vers GCP- Export de données- Développement, revue de code- Data Quality
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Formations
- Master of EngineeringEPITA: Ecole d'Ingénieurs en Informatique2021Master of Engineering - MEng, Data Science and Artificial Intelligence
- Computer ScienceBeijing Institute of TechnologyComputer Science