About Guy Stephane
Je suis Data Enginer depuis 2016, j'ai travaillé pour plusieurs grandes compagnies comme la Société Générale et TF1.
Ce que j'aime le plus dans mon travail c'est de construire de belles et robustes data infrastructures, data pipelines et des applications scalables pour permettre à mes client de tirer le meilleur de leurs données.
J'ai toujours été un passionné des nouvelles technologies, mais pas seulement, j'utilise mon temps libre pour faire du sport, pour lire des livres à propos de sciences, d'anthropologie, et plus généralement sur la psychologie humaine et sur le développement personnel.
"Learning never exhausts the mind" - Leonardo Da Vinci
English
Fluent
French
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km), Paris (up to 10km)
Experience
- SODEXOData EngineerLOGISTICS AND SUPPLY CHAINJanuary 2020 - Today (6 years and 5 months)Paris, FranceOn this mission, I've been working on a project to build on Azure Cloud, a AI Platform to facilitate the development, the integration, and the deployment of apps and services powered by AI.My main tasks had been to :- Build pipeline with Azure DevOps to facilitate the CI/CD system.- Build a framework on top of Azure Machine Learning to facilitate his adoption by data scientists.
- TF1Data EngineerPRESS AND MEDIAJuly 2018 - December 2019 (1 year and 6 months)Boulogne-Billancourt, FranceCette mission a été un grand pas dans ma carrière, j'ai travaillé dans une équipe merveilleuse dans laquelle j'ai énormément appris.Mes principaux accomplissements sont :- Travailler avec une infrastructure full cloud (Microsoft Azure)- Déployer une infrastructre Apache Airflow pour assurer le run en production de toutes les applications et service data- Construire des data pipelines avec du code python pour apache airflow- Déployer des modeles d'IA en production- Développer des applications scalable avec Apache Spark
- Société GénéraleData EngineerBANKING AND INSURANCESeptember 2016 - June 2018 (1 year and 10 months)Paris, FrancePendant cette mission j'ai fait parti d'une équipe de 5 Data Engineers, et de 5 développeurs front.Le but du projet était de matcher plusieurs référentiels de données des clients de la banque afin d'en avoir une meilleur vision.Mon rôle principal était d'être le référent du module de matching et d'en faire la refacto.À mon départ le module de matching tournait en moins d'une heure au lieu de 2 jours au début du projet, et nous avions réussi à y intégrer une dizaine de sources.Le volume journalier de données était de 30GB et la stack technique se composait de Spark, Scala, Python, le tout sur un cluster Hadoop on premise.
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- Databricks Certified Developer - Apache Spark 2.x for ScalaDatabricks2019
- Neural Networks and Deep LearningCoursera2018