About Amelie
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- TotalEnergiesSenior Data EngineerENERGY AND UTILITIESDecember 2025 - Today (7 months)Paris, France
- Designed and built scalable data pipelines on Databricks (PySpark, Delta Lake, Unity Catalog) for ingestion, normalization, quality control, and monitoring.
- Developed a generic ingestion framework (metadataâdriven, multiâsource, multiâschema) reducing feature delivery time by 40%.
- Implemented a full Data Quality framework: business rules, automated profiling, drift detection, alerting, and Lakeview dashboards.
- Optimized Delta tables (ZâOrdering, clustering, compaction) improving query performance by 30â70%.
- Contributed to data governance: catalog structure, permissions, documentation, naming conventions.
- Collaborated with business teams (energy, pricing, scenarios) to translate complex requirements into reliable, productionâready pipelines.
- VizcabData ingĂ©nieur / DĂ©veloppeurSOFTWARE PUBLISHINGApril 2024 - November 2025 (1 year and 7 months)Paris, France- Conçoit et dĂ©veloppe de nouveaux pipelines de donnĂ©es dans Azure Databricks pour l'ingestion de donnĂ©es vers/depuis des applications produits, Azure Data Lake et des bases de donnĂ©es PostgreSQL.- Met en place des pipelines d'ingestion de mĂ©triques Datadog dans Databricks, associe ces donnĂ©es avec d'autres ensembles de donnĂ©es et expose des insights dans des rapports Power BI.- CrĂ©e et optimise des modĂšles pour organiser et structurer les donnĂ©es issues de diverses applications et sources, afin de les rendre exploitables par les utilisateurs.- DĂ©veloppe et maintient des tableaux de bord Power BI et Databricks pour visualiser les informations, surveiller les performances des pipelines et garantir la qualitĂ© des donnĂ©es.- AmĂ©liore la qualitĂ© du code en appliquant les meilleures pratiques et en Ă©tablissant des pipelines CI/CD robustes grĂące Ă Databricks Bundle Assets, GitLab et SonarQube.- ImplĂ©mente des tests unitaires et d'intĂ©gration.- DĂ©veloppe et met en Ćuvre des contrats de donnĂ©es comme cadre pour surveiller les modĂšles de donnĂ©es et dĂ©finir des spĂ©cifications claires.- Collabore avec les Ă©quipes mĂ©tiers pour identifier leurs besoins et fournir des solutions de donnĂ©es sur mesure qui apportent de la valeur.
- Cour des comptes, Paris.Machine learning ingeÌnieur / Project LeadPUBLIC SECTORDecember 2017 - August 2022 (4 years and 8 months)â Conçoit et supervise lâarchitecture et le deÌveloppement de la plateforme de recherche unifieÌe de la Cour des comptes basĂ©e sur un datalake Hadoop.â Construit les pipelines de scrapping Python pour collecter des pages HTML des rapports produits par la Cour des comptes de 1870 aÌ 2022 (180 k+).â CreÌe et deÌveloppe les projets Python pour extraire les textes bruts de 250 k+ rapports de types PDF, Word, HTML, Images documents (OCR), etc.â ImpleÌmente des programmes Python pour nettoyer, traiter et structurer les donneÌes heÌteÌrogeÌnes, et surtout identifier les connexions entre les donneÌes pour leur indexation (Elasticsearch) et leur analyse textuelle.â Dirige et deÌveloppe les pipelines Spark dâingestion des contenus en provenance de diverses bases de donneÌes (ex: controÌles, reÌfeÌrentiel des agents de la Cour, ...).â DeÌveloppe collaborativement la plateforme Web du moteur de recherche (React, Django).â ReÌalise un POC NER (Reconnaissance d'EntiteÌs NommeÌes) pour extraire automatiquement les noms et expressions pertinentes dans le texte des rapports (Spacy, Deep learning).â Organise et dirige les workshops dâannotation manuelle (Doccano) des rapports pour constituer une base dâapprentissage du POC NER propre au contexte de la Cour des comptes.â Organise plusieurs ateliers utilisateurs pour collecter les besoins internes sur la recherche efficace de textes, lâorganisation des documents et les liens logiques entre les informations.â Travaille main aÌ main avec lâUX designer pour la reÌalisation des mockups de la plateforme derecherche.
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- DoctoratUniversité Pierre et Marie Curie - France2011Sujet: Méthodes automatiques pour la classification et la prédiction des pannes de réseaux
Certifications
- Neural Networks and Deep LearningDeepLearning.AI2017
- Functional Programming Principles in ScalaĂCOLE POLYTECHNIQUE FĂDĂRALE DE LAUSANNE2013