Description

Data Engineer avec une double formation en Data Science et Mathématiques Appliquées (Master, Université Paris Cité), je conçois et déploie des pipelines de données robustes, du traitement temps réel à l'orchestration cloud.

Mes expériences couvrent des contextes variés : pipeline de streaming Kafka/Spark/Cassandra déployé sous Docker, intégration GCP/BigQuery pour l'analyse de sentiments à grande échelle, pipeline R&D chez EDF Lab (co-simulation HVAC, centrales nucléaires) et scoring crédit en temps réel chez LCL.

J'interviens sur toute la chaîne data : ingestion, transformation, stockage distribué, orchestration (Airflow), et exposition des données. À l'aise en autonomie comme en équipe, disponible immédiatement.

Industry field of expertise

Languages

French
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English
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Primarily works remotely

Upwork
Ingénieur de données
December 2024 - December 2025 (1 year)
• • Mission: détermination de la qualité des échanges avec les clients (plus de 35 000 enregistrements textuels)
– Configuration de l'environnement GCP pour le stockage et la gestion des données. – Chargement et gestion de bases de données sous BigQuery avec Python. – Analyse de sentiments à l'aide du modèle de Deep Learning RoBERTa. – Utilisation de Hugging Face pour la classification de textes.
• • Mission: Pipeline de données temps réel (Kafka, Spark, Cassandra)
– Conception d'un pipeline de streaming avec Airflow, Kafka, Spark et Cassandra. – Traitement de données en temps réel via Spark Structured Streaming. – Stockage distribué dans Cassandra et orchestration automatisée. – Déploiement du pipeline avec Docker.
Cloud GCP Big Query Python Apache Kafka Cassandra
EDF Lab Paris-Saclay
Ingénieur R&D
April 2024 - September 2024 (5 months)
Palaiseau, France
Sujet : Pipeline de co-simulation pour l'évaluation de la fiabilité de systèmes HVAC de centrales nucléaires.
• • Conception d'un pipeline d'intégration entre PyCATSHOO et un modèle physique externe (FMU/Modelica).
• • Mise en place d'un flux de données bidirectionnel via le standard FMI (variables I/O, binding, XML).
• • Développement de modules Python réutilisables et scalables.
• • Scalabilité du modèle de 2 à 4 locaux.
• • Mise en place d'un composant de monitoring en temps réel.
Python Simulation numérique Automatisation Optimisation stochastique
LCL Banque et Assurance
Data Scientist
May 2023 - August 2023 (3 months)
Paris, France
Sujet Modélisation prédictive du risque de défaut du paiement
• • Automatisation de l'évaluation du risque crédit via une API Flask, réduisant le traitement manuel de ∼ 60%.
• • Conception d'un pipeline de scoring en temps réel pour l'analyse de milliers de demandes de crédit quotidiennes.
• • Feature engineering et nettoyage de données financières (Pandas, Scikit-learn), +8 pts AUC sur les modèles existants.
Python Flask Python Credit scoring