About Lorena
🤝 Lorena en quelques mots :
🌟 Je suis une passionnée de la data engineering. J'ai 4.5 années d'experience et j'ai travaillé avec des clients operants dans des secteurs d'activité différents.
🚀 J'ai les entreprises à concevoir, migrer, et optimiser, automatiser leurs pipelines de données. Je contribue egalement à l'identificateur des meilleurs choix techniques et architectural et au transfert de connaissances.
📚 Je crée du contenu en Data engineering et j'accompagne les Data Ingenieurs dans leur croissance technique. J'explique les concepts très techniques de manière simple et pratique.
⚡️ Ce que je fais :
✅ Mise en place de pipelines de données (ETL/ELT)
✅ DataOps
🛠️ Outils & technologies :
Cloud & Data Platforms : AWS ( Glue, ECR, Lambda, EC2, Athena, S3, Data Catalog,...)
Data Engineering: PySpark, Python, Databricks, dbt
Infrastructure: IaC, Terraform, CloudFormation
CI/CD : Docker, ECR, Github Actions, Git, Gitlab CI/CD
Orchestration : Airflow, MWAA
💡 Pourquoi travailler avec moi ?
- Je suis une passionnée de la Data Ingenierie
- Je suis une très bonne communicatrice, j'ai la capacité de transmettre des concepts très techniques vers un public technique ou non technique
- Je sais fournit des solutions personnalisées et efficaces
- J'ai de l'experience dans le monde du conseil
- Je suis orientée business, et je sais très bien comprendre et interpreté les besoins du client.
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 10km)
Experience
- DecathlonDATA ENGINEER CONSULTANTMay 2023 - November 2024 (1 year and 6 months)Paris, France
Contexte :
- Mission stratégique pilotée par Decathlon centre : migration complète de 50+ pipelines critiques depuis Redshift vers Databricks et décommissionnement de l’infrastructure legacy.
- Enjeux : réduction des coûts d’infrastructure, amélioration des performances et unification sur la stack Databricks groupe.
Tâches réalisées :
- Implémentation des pipelines de données dans l’architecture Lakehouse existante (médaillon Bronze/Silver/Gold)
- Analyse du mapping de l’existant : audit des 50+ pipelines Redshift, identification des dépendances.
- Modélisation des données en zone Gold : création de dimensions optimisées selon le standard Kimball adaptés au retail.
- Migration et adaptation de 50+ pipelines legacy vers les différentes couches Delta Lake avec dbt ou pyspark selon la complexité
- Refactoring de la logique métier complexe
- Mise en place des techniques d’optimisation Spark avancées : Z-ordering, broadcast joins
- Mise en place des pipelines CI/CD avec GitHub Actions : tests automatisés, déploiement multi-environnements (dev/preprod/prod)
- Migration de l’orchestration basées sur des tâches cron/schedulers AWS vers MWAA.
- Mise en place de tests de qualité de données avec dbt tests et contrôles PySpark custom sur Databricks.
- Formation des équipes locales sur les nouvelles technologies et best practices.
Stack Technique : Databricks, Delta Lake, dbt Core, PySpark, Airflow (MWAA), GitHubActions, s3, AWS ECR - MichelinDATA ENGINEER CONSULTANTDecember 2024 - April 2025 (4 months)
Contexte :
- Mission de consulting spécialisé pour accompagner les équipes Michelin (France + Inde) sur l’adoption de dbt et Databricks.
- Capitalisation sur l’expertise acquise lors de la mission Decathlon pour transférer les best practices Modern Data Stack
- Objectif : montée en compétences des équipes et explorations des possibilités technique via des PoCs.
Tâches réalisées :
- • Accompagnement des équipes sur l’utilisation avancée de dbt (modélisation, tests, documentation)
- Réponses aux besoins techniques spécifiques et résolution de blocages complexes
- Développement de PoCs pour démontrer les capacités avancées de dbt
- Benchmark et comparatif technique des solutions d’orchestration (Airflow vs Dagster vs Prefect) via des PoCs pratiques
- Implémentation de pattern avancés : lineage, data quality checks automatisés (Great Expectations, Elementary)
Stack technique : dbt core (Jinja templating avancé, macro custom), Airflow,Dagster, Prefect, Python, SQL, Great Expectations, Elementary - PSADATA ENGINEER CONSULTANTNovember 2022 - April 2023 (5 months)
Contexte :
- Traitement de 1TB+ de données financières (Belgique et Pays-Bas) avec des
exigences de disponibilités et de performances élevéesTâches réalisées :
- Développement et optimisation de pipelines Spark (Pyspark) pour le traitement de volume importants de données financières
- Mise en place de nouveaux pipelines de données selon les besoins métiers évolutifs
- Maintenance préventive et corrective du Datalake : surveillance des performances, résolution de dysfonctionnements.
Stack technique : Apache Spark, SQL, DBeaver, Python
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- Diplôme d'ingénieurESIGELEC2020Data Ingenierie, DevOps, Architecture et services cloud, Big Data
Certifications
- Databricks Certified Data Engineer AssociateDatabricks2023
- Databricks Certified Associate Developer for Apache SparkDatabricks2025