About Guillaume
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- Mondial RelayData Transformation Lead | Transformation pilotage opérationnelLOGISTICS AND SUPPLY CHAINOctober 2025 - Today (8 months)Lille, FranceContexteRéseau de lockers en forte croissance sur le marché européen, 10000+ machines sur segment BeNeFraLux, groupe international (EU), pilotage multi-prestataires en production opérationnelle.Ce que j'ai fait- Mise en place d'une infrastructure data pour l'équipe support technique, là où il n'y avait que des Excel dispersés.- Diagnostic des process existants, identification de 6 sources de données critiques et mise en place de 5 pipelines de collecte et traitement quotidien.- Refonte des dashboards Power BI pour les rendre actionnables par les équipes et le management.- Pilotage des prestataires par les données : SLA, coûts, performance opérationnelle.- Accompagnement terrain des équipes pour identifier et supprimer les frictions quotidiennes.- Mise en oeuvre de la stratégie Data du groupe dans un contexte international.Résultats- Passage d'un mode pompier à un mode data-driven : les équipes évaluent désormais chaque nouveau besoin sur la base de données fiabilisées avant d'agir, gain potentiel estimé, récurrence identifiée, automatisation tâche déclenchée si récurrente.- +1 248h/an gagnées par automatisation des tâches redondantes, environ 2h par collaborateur par semaine- Adoption des dashboards : +80% collaborateurs, 100% management- 11 sources de données traitées et analysées quotidiennement : incidents production, prestations, budgets, SLA, efficacité métierStackDatabricks · Delta Lake · Power BI · Python · SQL · Spark · APIs · Jira · Atlan · SharePoint
- ITSAP - Institut de l'abeilleTech Lead Data Archiecture | Refonte infrastructure & coaching équipeRESEARCHOctober 2025 - January 2026 (3 months)Paris, FranceContextePlateforme IoT dédiée aux apiculteurs, suivi en temps réel de ~10 000 balances connectées et gestion des emplacements de ruchers pour 5 000 utilisateurs mensuels actifs.Architecture existante en dette technique critique : code legacy, absence de tests, cycles de livraison lents : l'innovation était compromise.Le client envisageait une migration Kubernetes, solution techniquement trop complexe pour leur contexte réel.Ce que j'ai fait- Audit complet de la codebase : identification de la dette technique, des vulnérabilités et des mauvaises pratiques bloquant la delivery- Conseil et recadrage de l'approche architecture : recommandation d'un reverse proxy NGINX en lieu et place de Kubernetes, mieux adapté au volume réel, moins coûteux, maintenable par l'équipe en place- Roadmap architecture sur 3 axes : scalabilité, résilience, optimisation des coûts- Refactorisation progressive du code legacy, patch des vulnérabilités, optimisation SQL/NoSQL et réécriture des requêtes critiques- Implémentation d'une stratégie de testing complète : tests unitaires et d'intégration- Coaching équipe : code reviews structurées, rituels agiles, gestion du backlog et des issues GitLab, guidelines architecture documentéesRésultats- Latence requêtes : de +30 secondes à moins de 5 secondes (latence divisée par 6)- Couverture de tests : +937% — de 38 à 900+ tests unitaires- Équipe autonome à l'issue de la mission : capable de poursuivre le développement, la maintenance et les déploiements futurs sans intervention externe, avec des pratiques d'architecture solides en place- Décision architecture validée : le choix NGINX s'est révélé plus adapté, moins coûteux et plus maintenable que Kubernetes pour ce contexteStackPython · SQL · PostgreSQL · MongoDB · NGINX · Git · GitLab · CI/CD · Docker · Agile/Scrum
- SNCFData Product Lead | Réactivité opérationnelle temps réelTRANSPORTATIONDecember 2024 - May 2025 (5 months)Lille, FranceContexteCentre de planification opérationnelle des agents TGV. 300+ agents roulants, 8 gestionnaires de production.En situation perturbée : retards, incidents, suppressions ; les gestionnaires pilotaient la production sans visibilité temps réel consolidée.L'information arrivait par téléphone, fragmentée, avec du délai.Chaque décision déclenchait des effets en cascade sur le reste de la production.Conséquences : ruptures de concentration permanentes, stress décisionnel élevé et prise de décision tardive.Ce que j'ai fait- Discovery complète : audit des process de production, interviews gestionnaires et agents terrain pour identifier les vrais freins à la réactivité- Vision et cadrage produit : roadmap orientée valeur métier, user stories, priorisation backlog sur Jira- Architecture data temps réel : pipeline Kafka pour ingérer les flux de circulations et alertes en ligne, traitement et modélisation des données décisionnelles- Power BI avec KPIs critiques + alerting automatique : les gestionnaires reçoivent l'information sans avoir à la chercher- Mise en place des rituels Agile/Scrum avec les équipes pour le développement de l'applicatif- Adoption et conduite du changement : formations utilisateurs, accompagnement post-lancement, appropriation des outilsRésultats- 500 événements traités automatiquement par jour, flux de circulations et alertes terrain- 300 alertes critiques journalières notifiées en temps réel aux gestionnaires de production, l'information arrive avant que la situation se dégrade- Prise de décision en situation perturbée : de plus de 5 minutes à moins de 2 minutes par ressource- Appels entrants/heure perturbée : de 15-20 à moins de 5, division par 3- Ruptures de concentration quasi-éliminées : les gestionnaires restent focus sur leur tâche, l'alerting gère l'information entranteStackPython · SQL · Kafka · Power BI · Jira · Agile/Scrum
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- Master Chef de projet en Intelligence ArtificielleDataScientest, Mines de Paris2024Data Product Manager, DataScientist, Machine Learning Engineer
- Data EngineerDatascientest2024Data Engineer
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- AWS cloud practitionerAmazon Web Service2024
- Data ScientistMines de Paris PSL2023
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