Matthieu Rousseau

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

Moves to Paris, Paris

  • 48.8638
  • 2.2766
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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

Categories

Skills (40)

Matthieu in a few words

👉Ce que je fais ?

Data-Engineer :
🗃Configuration de bases de donnĂ©es SQL/NoSQL, Data-Warehouse/DataLake.
⏱Automatisation et dĂ©ploiement de processus : chargement de donnĂ©es (ETL/ELT), traitement et
nettoyage. DĂ©ploiement: dans le Cloud/On-premise (Docker/Airflow/Datadog)
đŸ€–DĂ©veloppement et dĂ©ploiement de modules de Machine Learning (Tensorflow, PyTorch, Sagemaker).
📈Dashboard & Analytics : intĂ©gration dans des outils de visualisation (Tableau, QlikView,
Microstrategy, Quicksight) et création des vues.

🚈Mes disponibilitĂ©s :
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.

đŸ§‘â€đŸ’»Avec qui j'ai travaillĂ© :

Sendinblue : Création de scripts en Python de récupération des données financiÚres. 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 tĂąches Excel (5h de manipulations) en Python (20min de manipulations). DĂ©ploiement 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 systÚme de recommandation.

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

Portfolio

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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 complÚte 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 tĂąches :
- 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 supermarchĂ©s et les grossistes d’Afrique subsaharienne et centrale : produits frais, secs et surgelĂ©s.
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.

Tùches réalisées :
- Automatisation du nettoyage des données.
- DĂ©veloppement 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-ĂȘtre 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.

Tùches 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.
- DĂ©veloppement 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

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