About Khadimou Rassoul
Data Engineer & consultant DataOps, je conçois des pipelines de données fiables et industrialisés (Spark, Airflow, BigQuery) et j'orchestre leur déploiement via CI/CD (GitLab, Jenkins, Terraform). J'accompagne les équipes data pour fiabiliser leurs flux, améliorer la qualité des données et passer du POC à la production.
En parallèle, j'ai conçu et développé FamilyFund (familyfund.fr), une plateforme SaaS juridique pour entrepreneurs — une vision produit rare chez un profil technique, qui me permet de parler autant aux équipes data qu'aux équipes métier.
🛠 Ce que je peux faire pour vous :
- Concevoir et industrialiser vos pipelines batch & streaming (Spark, Airflow, Python, SQL)
- Déployer vos traitements sur GCP / AWS / Azure (BigQuery, Dataflow, S3, Databricks)
- Mettre en place une vraie chaîne CI/CD data (GitLab CI, Jenkins, Terraform, Ansible)
- Conteneuriser et orchestrer vos workloads (Docker, Kubernetes)
- Fiabiliser vos flux : tests, monitoring, data quality, gestion d'incidents
📂 Expériences récentes :
- Data Engineer @ Groupe La Poste — pipelines BigQuery, Airflow, CI/CD GitLab
- Data Engineer BI @ Groupe Adéo — industrialisation des flux data
- ICQA Analyst @ Amazon France — qualité & contrôle des données opérationnelles
- Fondateur DimDev / FamilyFund — SaaS full-stack Next.js + Python
⚙️ Stack : Spark · Python · SQL · Airflow · BigQuery · AWS · GCP · Azure · Docker · Kubernetes · GitLab CI/CD · Jenkins · Terraform · Ansible
📍 Lyon / Paris / Full Remote
⏱ Disponible immédiatement
💶 TJM : 400€ / jour (ajustable selon mission)
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km), Lyon (up to 50km)
Experience
- Amazon FranceICQA Analyst (Inventory Control & Quality Assurance)March 2025 - Today (1 year and 3 months)Lyon, FranceContrôle et fiabilisation des données opérationnelles du centre logistique.- Analyse des écarts d'inventaire et investigation des causes racines- Exploitation intensive de SQL pour extraire, croiser et analyser de gros volumes de données- Détection d'anomalies et reporting de la qualité des flux- Collaboration avec les équipes ops pour optimiser les process et réduire les erreurs- Automatisation de contrôles récurrents (scripts et requêtes)
- GROUPE ADEOData Engineer BIFebruary 2024 - June 2024 (4 months)Lille, FranceConception et industrialisation de flux data BI pour les métiers du groupe.- Développement de pipelines Spark / Python pour l'ingestion et la transformation de données- Orchestration des jobs via Airflow- Déploiement et exécution sur GCP (BigQuery, Dataflow)- Mise en place de CI/CD via GitLab CI/CD pour automatiser le déploiement des jobs- Optimisation des performances SQL et gestion de la qualité des données- Collaboration avec les équipes data et métier pour fiabiliser les tableaux de bord
- La Poste GroupeData EngineerDIGITAL AND ITFebruary 2023 - December 2023 (10 months)Issy-les-Moulineaux, FranceUtilisation avancée d’environnements Linux pour le développementet le déploiement de pipelines de données.Mise en place d’environnements Dockerisés, préparation d’imageset gestion de containers pour le déploiement d'applications.Orchestration et automatisation via Airflow, scripting en Shell etPython pour les tâches système.CI/CD : déploiement automatisé des jobs via Gitlab CI/CD etJenkins, dans un environnement de production Linux.Contribution à la sécurisation des accès, optimisation desperformances SQL et gestion fine des droits dans BigQuery.Support et gestion d’incidents de production, en lien avec leséquipes d’exploitation Linux
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Education
- Master Big Data & Intelligence Artificielle (Bac+5)HETIC2023Formation Bac+5 spécialisée en ingénierie de la donnée et intelligence artificielle, combinant fondamentaux Data, cloud et industrialisation. Compétences acquises : - Data Engineering : Python, SQL, Spark, Airflow, BigQuery - Machine Learning & IA : Scikit-learn, TensorFlow, NLP, modèles prédictifs - Cloud & DevOps : AWS, GCP, Docker, Kubernetes, Terraform - CI/CD & automatisation : GitLab CI, Jenkins, Ansible - Architecture Big Data : ETL/ELT, data lakes, data warehouses - Systèmes Linux/UNIX, scripting Shell/Python Projets phares : pipelines data temps réel, mise en production de modèles ML, dashboards BI, migration cloud.
- Licence Mathématiques AppliquéesUniversité de Bordeaux2022Formation en mathématiques appliquées : statistiques, probabilités, algèbre linéaire, analyse numérique, optimisation et programmation scientifique (Python, R). Bases mathématiques solides pour le Machine Learning et la Data Science.