Matthieu Rousseau

Data-Engineer (Python, AWS/GCP/Azure)

Moves to Paris, Paris

  • 48.8638
  • 2.2766
1 mission
3 recommendations
  • Indicative rate €600 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response time 1h
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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris 16e Arrondissement and 50km around
  • Paris and 100km around

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
  • Small Retail
  • Consulting & Auditing
  • E-commerce
  • Entertainment & Leisure
  • Environment
+28 autres
Company size
  • 1 person
  • 2 - 10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
+2 autres

Verifications

Influence

Languages

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Français

    Native or bilingual

Categories

Skills (40)

Matthieu in a few words

👉Ce que je fais ?

Data-Engineer :
🗃Configuration de bases de données SQL/NoSQL, Data-Warehouse/DataLake.
⏱Automatisation et déploiement de processus : chargement de données (ETL/ELT), traitement et
nettoyage. Déploiement: dans le Cloud/On-premise (Docker/Airflow/Datadog)
🤖Développement et déploiement de modules de Machine Learning (Tensorflow, PyTorch, Sagemaker).
📈Dashboard & Analytics : intégration dans des outils de visualisation (Tableau, QlikView,
Microstrategy, Quicksight) et création des vues.

🚈Mes disponibilités :
Je me déplace partout en France. Je suis disponible dans vos locaux ou à distance (je suis basé à Station F).
J'ai travaillé principalement pour des entreprises dans le retail et la marketing mais je suis ouvert à tous les secteurs.

🧑‍💻Avec qui j'ai travaillé :

Sendinblue : Création de scripts en Python de récupération des données financières. Réconciliation avec des données comptables dans un DataWarehouse Redshift puis affichage sur Tableau Software. Automatisation avec Jenkins.

Customer Square : Création d'un module et transcription Speech-To-Text a destination des Call Center déployé sur Microsoft Azure. Mise à l'échelle pour supporter la charge de données.

Qilibri : Automatisation de tâches Excel (5h de manipulations) en Python (20min de manipulations). Déploiement On-Prem.

Minexa : Migration d'un ERP Windev vers AWS. Création de script de nettoyage des données avec AWS Glue et d'APIs en Flask Python. Intégration dans une interface Web React/Redux.

Capgemini : Participation et victoire à l'AWS DeepRacer League, le championnat de France de voitures autonomes organisé par Amazon Web Services (AWS). Participation à la finale mondiale aux USA.
Création et mise en production d'un système de recommandation.

Pronoo : Entrainement de modèles de Deep Learning pour prédire l'issue d'un match de tennis. Mise en production des modèles. Automatisation de la récupération des données, du nettoyage et de la prédiction.

Portfolio

Experience

SENDINBLUE - Sendinblue Global

Software Publisher

Data Engineer

Paris, France

March 2020 - August 2020

Lancée en 2012, SendinBlue a été créée pour devenir la plateforme de marketing la plus simple, la plus fiable et la plus complète au service des entreprises.
J'ai pu développer mes compétences en Python, PostgreSQL et AWS Redshift (Datawarehouse) sur un projet de réconciliation de données.

Principales tâches :
- Développement de scripts en Python de récupération de données via API et serveur SFTP.
- Stockage des données récupérées dans un Data Warehouse Redshift.
- Réconciliation des données récupérées avec d'autres sources de données avec PostgreSQL.
- Affichage des données réconciliées dans Tableau Software.
- Code review avec Github.

Minexa

Retail

Data Engineer

Paris, France

July 2019 - July 2020

Depuis 1994, MINEXA fournit en produits alimentaires les supermarchés et les grossistes d’Afrique subsaharienne et centrale : produits frais, secs et surgelés.
L'objectif de la mission était de migrer les données d'un ERP On-Prem vers le Cloud pour développer un intranet et une plateforme de e-commerce.

Tâches réalisées :
- Automatisation du nettoyage des données.
- Développement d'APIs pour le backend.
- Configuration d'un DataWarehouse PostgreSQL sur AWS.

Qilibri

Health, Wellness & Fitness

Data Engineer

Paris, France

August 2020 - September 2020

Qilibri est expert du bien-être par l'alimentation. Ils accompagnent leurs clients vers une alimentation plus saine au quotidien.
L'objectif du projet était d'automatiser le remplissage des colis avec Excel (5h/j) avec Python (20min/j) en prenant en comptes les différentes contraintes (goûts, allergies, diversité etc.).
Ce projet m'a permis de développer mes compétences en Python et Pandas.

Tâches réalisées :
- Création d'un module Python de remplissage des colis.
- Chargement, traitement et modification de fichier Excel en Python.
- Automatisation de la communication avec le stock transporteur via un serveur SFTP.
- Développement d'une interface en Python.
- Connexion avec un serveur Gitlab pour un développement continu.

CUSTOMER-SQUARE

Software Publisher

Data Engineer

Paris, France

June 2019 - February 2020

Cross CRM est un logiciel de supervision des centres d'appels, développé par Customer-Square, conseil et éditeur spécialisé dans la relation Client et les call centers.
J'ai pu développer mes compétences en Python, Microsoft Azure et PHP sur un projet de réconciliation de données.

Principales tâches :
- Développement d'un connecteur Speech-Analytics avec les APIs Azure Cognitive.
- Orchestration des différents étapes de la transcription avec Azure Logic App.
- Gestion de la répartition de la charge de transcription en Python.
- Création d'un système de connecteur avec Azure Function et Blob Storage.

Pronoo!

Software Publisher

Datascientist

Paris, France

March 2019 - Today

Pronoo! est le premier pronostiqueur utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour prédire les résultats sportifs.
Cette expérience m'a permis d'améliorer mes compétences en Python, PostgreSQL, AWS et en Machine Learning.

Tâches réalisées:
- Développement de modèle de Deep Learning pour prédire le gagnant d'un match de tennis : 77% d'accuracy.
- Mise en production du modèle sur AWS EC2 et Lambda.
- Collecte de données avec Scrapy, Python et AWS RDS.

Capgemini - Capgemini Organisation

Software Publisher

Machine Learning Engineer

Issy-les-Moulineaux, France

March 2019 - August 2019

- AWS Deepracer League: Winner of the AWS Deepracer League, the world's largest autonomous reduced car race. The goal is to develop the best algorithm for autonomous driving. Participation in the world final in Las Vegas.

- DeepNews: Development of a chatbot that delivers daily articles on AI topics. The chatbot integrates a recommendation system based on a Deep Learning algorithm (LSTM + Transfer Learning).

- Real-time emotion detection: Development of a real-time emotion recognition solution based on Microsoft Azure APIs.

- Hackathon Polytechnique x Capgemini x DGNUM: Winner at a hackathon organized by Capgemini and Polytechnique for the Ministry of the Armed Forces on AI and Blockchain.

- Writing of Credit Impot Recherche (CIR) papers

Goulani Ismael - modeo.ai

5/1/2020

Je travail quotidiennement avec Matthieu au sein de Modeo. Pour toutes les missions il a su se montrer pragmatique et efficace. Toujours au rendez-vous lorsqu'il s'agit d'apporter des réponses à des problématiques complexes. Je recommande très fortement!

Pierre Lavarague - Pronoo

9/24/2019

Matthieu a réalisé l'algorithme de machine learning pour notre solution d'optimisation de pronostics sportifs. Disponible et professionnel durant toute la mission, il a été très efficace.

Arthur Pace - Capgemini

5/3/2019

J'ai eu, et j'ai toujours, l'occasion de travailler avec Matthieu sur plusieurs projets d'IA et de Machine Learning. Matthieu est un collègue de travail très efficace, à l'écoute et ouvert d'esprit.

Education

  • Master of Computer Sciences

    ISEP

    2019

    - Data analysis
    - Probability & Statistics
    - Business intelligence et Big data
    - Software development

    Association : Founder AI Lab
    - Promote AI in school
    - Animation of AI workshops
    - Creation of online courses on machine learning (videos, cheat sheet...)
    - Organization of a hackathon with more than 200 people, sponsored by AWS

Certifications

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