À propos de Vann
Ingénieur Data etTech Lead, expert en data engineering sur Foundry (PySpark, TypeScript, data modeling, pipelines et data lineage). Habitué aux environnements critiques, j’ai mené des projets end‑to‑end mêlant qualité de données, performance, automatisation et delivery de nouvelles fonctionnalités. Leadership technique, capacité d’analyse et sens de l’impact orientent ma manière de travailler.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- AIRBUSTech Lead Data engineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEmars 2026 - Aujourd'hui (3 mois)Mission de Cadrage
- Pilotage du cadrage stratégique et technique du projet, avec analyse des besoins métier et définition de l’approche cible.
- Structuration de la méthodologie, des livrables clés et des standards techniques pour sécuriser l’exécution.
- Supervision et validation du data model afin de garantir une architecture cohérente, scalable et alignée métier.
- Leadership technique pour orienter les choix, challenger l’équipe et assurer la qualité des futures implémentations.
- StellantisTech Lead Data engineerAUTOMOBILEseptembre 2022 - février 2026 (3 ans et 5 mois)Poissy, France
- Pilotage technique et préparation de nouvelles fonctionnalités: Rédaction de spécifications techniques complètes (nouvelles features, évolutions, migrations de données), cadrage des besoins et définition des exigences pour garantir une intégration robuste et scalable.
- Intégration et transformation des données : fusion, structuration et normalisation des données pour assurer leur cohérence et leur disponibilité dans l'écosystème Foundry.
- Développement de fonctionnalités data-driven : conception et mise en œuvre de nouvelles logiques métier et techniques, intervenant à la fois sur : le code (PySpark, TypeScript), la configuration Foundry, le design et l’évolution des modèles de données.
- Investigation et résolution d’incidents data : analyse de bout en bout, diagnostic précis, correction durable et amélioration continue des pipelines pour limiter la récurrence.
- Optimisation des pipelines et du data lineage : industrialisation, amélioration des performances, refactorisation et suivi du lineage pour offrir une visibilité claire sur les flux.
- Visualisation et analyse production et maintenance de visualisations avec Workshop, Contour et Ontology Manager pour faciliter la compréhension et l’exploitation des données.
- Exemple de réussite : migration majeure d’un ensemble de données qualité incluant la refonte du data lineage et l’intégration d’une nouvelle logique métier — un projet structurant ayant amélioré la fiabilité des flux et réduit les incidents liés aux anciennes structures.
- CapgeminiData ingineerAGENCE & SSIImai 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 1 mois)Issy-les-Moulineaux, FranceConsultant intervenant sur le cadrage, l’architecture, et la mise en œuvre de solutions data.Pilotage technique, modélisation, développement de pipelines, optimisation du data lineage et support aux équipes sur des environnements complexes (Palantir Foundry, PySpark, TypeScript, Snowflake).
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Formations
- Master Mégadonnées et analyse socialeCNAM2019Business intelligence, Data visualisation, algorithme du traitements de données, machine learning, RGPD, Python, R, Qgis, Cassandra, Neo4j, MongoDB, SQL
- Licence Professionnelle Data miningU-PEM2016Système d’information, gestion de projet, algorithme machine learning (régression, classification), machine learning, R, Microsoft BI, Oracle, SAS
Certifications
- Google Data Analytics CertificateCoursera2021