À propos de Yanis
Ayant rejoins le monde de l'IT en 2017, j'y ai commencé mes premières mission en tant que stagiaire et alternant en développement Python et Java. Aujourd'hui, En tant que
Data Engineer, j'accompagne mes clients sur leur transition digital en particulier en ce qui concerne la data et comment faire son ingestion, la transformer, la stocker, l'analyser et automatiser/orchestrer tous ces processus.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Émerainville (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Tiffany & CoData EngineerLUXEdécembre 2025 - Aujourd'hui (6 mois)Paris, France• • Ingestion de données sur BigQuery via Fivetran pour l'alimentation des systèmes de supply chain (demand planning, assortment etc.)• • Développement de pipelines Dataform pour la création de Data Warehouses et Data Marts• • Spécification technique pour la mise en place de la Data Quality avec Dataplex• • Spécification technique pour l'implémentation de tests de non-régression sur Dataform• • Orchestration des pipelines avec Google Cloud Workflows et Scheduler• • Déploiement et gestion d'infrastructures GCP avec Terraform (Cloud Scheduler, Workflows)• • Collaboration avec les équipes supply chain pour l'analyse et la compréhension des besoins métier en donnéesTechnologies : Fivetran, GCP (BigQurey, Dataform, Cloud Workflows, Cloud Scheduler, Dataplex), Terraform
- SEPHORADataOps EngineerLUXEdécembre 2023 - octobre 2025 (1 an et 10 mois)Neuilly-sur-Seine, France• • Conception et validation d'architecture technique autour d'un pattern de Data Quality sur Dataplex• • Évaluation de la charge de travail et définition du plan d'actions• • Formation des équipes Data Governance sur la Data Quality et rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles• • Conception de modèles de DAGs Airflow génériques pour l'orchestration des scans de Data Quality• • Mise en place des pipelines CI/CD (GitHub Actions) pour automatiser les releases et déploiements des scans de Data Quality• • Développement d'images Docker (validation Pydantic) pour valider les scans de Data Quality. Optimisation sécurité et performance• • Conception d'un framework de tests unitaires Dataform• • Réalisation de pipelines Dataflow/Dataform pour l'ingestion, la transformation et l'exposition des données (Data Warehouse / Data Marts). Optimisation des coûts/performances des pipelines• • Développement d'une Cloud Function pour l'anonymisation des données clients (RGPD)• • Déploiement et gestion d'infrastructures GCP avec Terraform• • Création d'un repository de User Defined Functions BigQuery avec CI/CD Collaboration avec les équipes métier pour l'analyse et la compréhension des besoins en données• • Développement d'APIs (Spring) pour l'exposition des données aux partenaires externesTechnologies : GCP (BigQuery, Dataflow, Dataform, Dataplex, Cloud Run, GCS, Composer, AlloyDB, IAM), Terraform, Docker, GitHub Actions, Python (Pydantic), Java (Apache Beam, Spring Boot)
- ORANGE INNOVMLOpsTÉLÉCOMMUNICATIONSmars 2023 - novembre 2023 (8 mois)Paris, France• • Migration de projets Machine Learning on-premise vers GCP• • Refonte des pipelines ML sur Vertex AI avec Kubeflow• • Architecture et automatisation de l'environnement GCP (CI/CD Cloud Build)• • Contribution aux décisions techniques et choix d'architecture• • Accompagnement/formation des équipesTechnologies : GCP (Vertex AI, Cloud Build, BigQuery), Kubeflow, Python
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