About Gildas
- Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Vertex AI, Cloud Run...)
- Data : Python, SQL, Prefect, Airflow, dbt
- ML/AI : Agents IA, LLMs, Langchain
- Dev : FastAPI, Supabase, Terraform, Docker, CI/CD
- Infra data from scratch : pipelines, scraping, data warehouse
- Agents IA & LLMs en production
- MLOps & déploiement de modèles
French
Native or bilingual
English
Fluent
Experience
- Startup hôtellerie (stealth)Founding Engineer • Data & AIHOSPITALITYDecember 2025 - Today (6 months)Paris, FranceMission de Founding Engineer au sein d'une startup early-stage dans le secteur hôtelier :• Data pipeline : scraping, enrichissement, ingestion (Python, Playwright, S3, Hugging Face)• AI Agent : architecture, embeddings, tooling, évaluation (FastAPI, Supabase, PgVector, Langchain, Deepeval)
- ChooseSenior Data EngineerE-COMMERCEJanuary 2023 - October 2025 (2 years and 9 months)Paris, France• Conception et mise en place d’une infrastructure Data & ML scalable et optimisée en coûts (Terraform, GCP, BigQuery, dbt, Prefect, Airbyte)• Développement de services FastAPI pour recommandations ML, automatisation via agents IA et service de données• Création d’outils web internes en Next.js pour automatiser les workflows et réduire la dépendance à des Google Sheets• Pilotage d’initiatives transverses sur le design system, avec apport de vision, de design et d’architecture• Conception d’un système d’A/B testing incluant la création de cohortes, le suivi d’événements et l’intégration analytique• Intégration de Meilisearch pour activer la recherche de campagnes et de produits dans l’application
- LydiaLead Data EngineerBANKING AND INSURANCEJanuary 2020 - January 2023 (3 years)Paris, France• Création d'un framework ELT en Python et SQL basé sur Airflow, Bigquery et MariaDb• Ingestion de données via pipelines de streaming (Pubsub, Beam/Dataflow) et en batch (API, buckets)• Développement d'applications web internes (Django, Svelte.js) et d'API Rest (FastAPI) déployées sur Kubernetes en architecture microservices• Conception de scripts et packages Python pour outillage ML• Pipelines CI/CD avec Github Actions• Architecture des différents services et outils data• Onboarding et mentoring de nouveaux membres de l'équipe
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