Description

Diplômée ingénieure en Big Data & Data Science, je conçois et industrialise des pipelines de données robustes et scalables sur les environnements Azure, AWS et Databricks, pour des acteurs majeurs tels qu'ENGIE IT, Microsoft, SNCF et Chanel.

J'interviens sur l'ensemble de la chaîne de valorisation de la donnée : ingestion, transformation, modélisation, exposition et gouvernance des données, jusqu'à la restitution via des Dashboard décisionnels Power BI et Tableau. Mon expertise couvre Python, SQL et Spark, avec une forte culture DevOps (CI/CD, DAB, Terraform) et Agile.

Habituée à collaborer avec les équipes métier, j'accompagne le cadrage des besoins, l'animation d'ateliers et la présentation des résultats à la direction.

Languages

French
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km)

CHANEL SAS - GDS Chanel.com
Analytics Engineer
LUXURY GOODS
May 2026 - Today (2 months)
Pilotage coûts prototypes & collection
Architecture Medallion Databricks (Bronze/Silver/Gold/Platinum) avec Unity Catalog
Semantic Layer : Metric Views & Materialized Views pour dashboards N1/N2/N3
Pipeline de pilotage des coûts de collection (budget, engagement, facturation)
Déploiement via Databricks Asset Bundles (DAB)
RLS Unity Catalog
Databricks SQL Programmation Python Azure DevOps Microsoft Power BI
SNCF
Data Engineer Lead
TRANSPORTATION
July 2023 - January 2024 (6 months)
Migration de 36 projets de HDInsight vers Databricks
Adaptation/et ou refactorisation des codes (python, sql, scala et .sh) sous l'écosystème Databricks Paramétrage des workflows Mise en conformité du code suivant nos bonnes pratiques de developpement sur Azure Devops Assurer la qualité du delivery (Revue de code, être en support des développements, être vigilant sur la documentation)
Databricks Azure DevOps Programmation Python SQL Amazon Web Services
ENGIE
Data Engineer
ENERGY AND UTILITIES
September 2024 - April 2026 (1 year and 7 months)
Mise en place d'une data platform
Implémentatipn de différents usescases métiers (Refacturation, Rapprochement des référentiels...) sur databricks Ecriture d'un code robuste, scalable et générique en pyspark Paramétrage des pipelines/workflows et déploiement via asset bundles Optimisation de rapports pbi et documentation sur collibra.