About Clément
Data Engineer & Cloud Data Architect | J’aide les SaaS B2B à scaler leur infrastructure data et fiabiliser leurs pipelines | GCP & AWS ⚙️
Votre produit grandit, vos volumes explosent, mais votre stack ne suit plus ? Les jobs tombent, les dashboards ralentissent, et chaque nouvelle feature met vos pipelines sous tension ?
J’interviens pour structurer et automatiser votre infrastructure data sur GCP et AWS, rendre vos pipelines fiables et scalables, et vous permettre de croître sans dette technique ni perte de performance.
Mon objectif : une plateforme data stable, performante et prête à accompagner votre croissance.
Avec plus de 5 ans d’expérience, j’ai accompagné :
- pass Culture: audit et optimisation de la stack GCP (BigQuery, Airflow, DBT) avec amélioration de la fiabilité et de la scalabilité.
- Club Med: déploiement d’une architecture data sur GCP, automatisée via Terraform, et intégration de pipelines IA (RAG, LangChain, Vertex AI).
- Livetrend: conception d’une infrastructure cross-cloud AWS ↔︎ GCP pour ingestion et exposition de données en production.
- namR: industrialisation d’une infra GCP (GKE, Airflow, CloudSQL) et automatisation de pipelines de Computer Vision.
Cette diversité me permet de comprendre vos enjeux produit et data et de livrer rapidement des solutions concrètes et opérationnelles.
Mon approche : aller à l’essentiel pour concevoir des architectures fiables et scalables rapidement. Chaque choix technique est guidé par la performance, la simplicité et la maintenabilité.
Stack Technique:
GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, GKE, Dataform), AWS (Aurora, ECS, EFS), Python, DBT, Airflow, PostgreSQL, Terraform, Docker.
Vous souhaitez fiabiliser vos pipelines, scaler votre stack data et poser des fondations solides pour votre croissance ?
Contactez-moi pour une visio d’audit — réponse sous 1h.
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Can work on-site
Paris (up to 50km), Marseille (up to 50km), Lyon (up to 50km), Bordeaux (up to 50km), Nantes (up to 50km)
Experience
- NaptaData Architect & Cloud Engineer AWSSOFTWARE PUBLISHINGNovember 2025 - November 2025Paris, France🎯 Contexte :Étude de la scalabilité de l’architecture analytique de Napta afin de répondre aux limites de performance rencontrées par les plus gros clients.Objectif : auditer en profondeur la stack data actuelle, confirmer la robustesse des composants critiques, identifier les leviers de performance et ouvrir de nouvelles pistes d’évolution structurantes.
- Audit complet de l’architecture data existante : analyse du modèle dénormalisé, identification des bottlenecks théoriques, limites d’architecture et contraintes techniques.
- Validation des performances de la pipeline actuelle : benchmark de la solution existante, analyse de charge et confirmation de la scalabilité à court et moyen terme.
- Exploration de nouvelles architectures cibles, alternatives de modélisation et stratégies d’évolution progressives en tenant compte des coûts, délais et complexité.
✅ Impact :- Confirmation de la robustesse de l’architecture analytique existante.
- Réduction des risques liés à la scalabilité.
- Identification des limites potentielles du modèle actuel.
- Ouverture de nouvelles pistes d’évolution adaptées à la croissance du produit.
🧰 Stack technique :- Cloud & Data : AWS Lambda, AWS RDS, PostgreSQL
- Data Engineering : Python, SQL, Data Modeling, Performance Optimization
- Architecture & Scalabilité : Data Architecture, Bottleneck Analysis, Scalability Strategies
- RewardPulseCloud Data Backend Engineer | NestJS | Typescript | GCPSOFTWARE PUBLISHINGNovember 2025 - December 2025 (1 month)Paris, FranceJ’ai accompagné RewardPulse dans le renforcement de son backend data-driven en développant de nouvelles fonctionnalités au sein de leur architecture NestJS / TypeScript / GCP. J’ai contribué à structurer le code, améliorer la logique métier et fiabiliser l’existant tout en respectant les contraintes de scalabilité propres à leur plateforme.Réalisations principales :
- Développement de nouvelles APIs backend NestJS (modules, services, controllers).
- Intégration et optimisation du data-layer avec Prisma & PostgreSQL.
- Contribution à l’architecture Cloud sur GCP (Cloud Run, CloudSQL, Cloud Functions).
- CI/CD via GitLab pour un cycle de release plus fiable.
- Infrastructure as Code via Terraform.
Stack : NestJS, TypeScript, Prisma, PostgreSQL, GCP, Terraform, GitLab CI. - pass CultureSenior Data Engineer GCPCULTUREJune 2025 - December 2025 (6 months)Paris, France🎯 Contexte :Structuration et optimisation de l’infrastructure data avec les objectifs suivants : audit et optimisation de la stack data, amélioration de la fiabilité et de la sécurité, réduction des coûts cloud, accélération de la scalabilité des pipelines et implémentation des meilleures pratiques DataOps.
- Audit complet de la stack data existante (GCP, BigQuery, Airflow, DBT).
- Implémentation d’une stratégie FinOps sur BigQuery → 54 % de réduction des coûts de stockage.
- Optimisation de l’infrastructure GKE (Airflow) → 86 % de réduction des coûts.
- Transfert de connaissances et montée en compétences de l’équipe Data.
✅ Impact :- Optimisation significative des coûts GCP.
- Fiabilité des données améliorée grâce aux tests.
- Infrastructure plus scalable et robuste.
🧰 Stack technique :- Cloud & Data : GCP (BigQuery, GKE, Cloud Logging Sinks)
- Data Engineering : Airflow, DBT, Python, FastAPI
- Infrastructure as Code : Terraform, Terragrunt
- DevOps & Orchestration : ArgoCD, CI/CD (GitHub Actions)
- BI : Metabase
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