Welcome to Matthieu's freelance profile!
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- Location
- Paris, France
- Can work on-site in your office in
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- around Paris 16e Arrondissement and 50km
- Around Paris and 100km
Preferences
- Project length
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- ≤ 1 week
- ≤ 1 month
- Between 1-3 months
- Between 3-6 months
- ≥ 6 months
- Business sector
-
- Retail (Small Business)
- Consulting & Audits
- E-commerce
- Entertainment & Leisure
- Environmental
+28 autres
- Company size
-
- 1 person
- 2-10 people
- 11 - 49 people
- 50 - 249 people
- 250 - 999 people
+2 autres
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Skills (50)
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Beginner Intermediate Advanced
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Beginner Intermediate Advanced
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Beginner Intermediate Advanced
Matthieu in a few words
Data Engineer depuis 2019, j’ai de l’expérience en startup, scale-up et grands groupes. 🧑💻
J’ai également un background en Data Science / Machine Learning :
- Vainqueur français et finaliste mondial AWS DeepRacer 2019 🏆
- Ex-membre de l’équipe fondatrice d’une startup DeepTech futur 40 station F (sur 1000 incubés) 💡
Je suis basé à Paris 10e. 🏡
- Disponible en région parisienne en présentiel. 🚲
- Disponible dans toute la France en distanciel. 🇫🇷
Je gère la mise en place de votre Data Platform moderne, Cloud ou On-premise :
- Connecteurs.
- Bases de données.
- Pipelines EL / ETL / ELT
- Data Lake et staging area
- Data Warehouse
- Mise en place des outils et de la méthodologie DevOps
- Mise en place de la pipeline de CI/CD
- Data Modeling
- Automatisation de la gestion de la Data Quality / Monitoring
- Définition du Data Catalog
- Migration Cloud (ou stratégie hybride)
- Mise en production de modèles de Machine Learning
- Connexion à vos outils de reporting et autres solutions BI
En fonction de la maturité de votre entreprise en Data et de vos objectifs :
- J’apporte du renfort à l’équipe Data / la Data Factory 💪
- J’accompagne la migration vers le Cloud, Airflow ou autres outils de la Modern Data Stack ⛅️
- J’accompagne votre entreprise dans la conception d’une Data Platform 🧗
- J’accompagne votre entreprise dans la mise en place d’une stratégie Data, le choix des outils et la mise en place d’une équipe 🌱
👉 Je suis autonome mais habitué à travailler en équipe (méthode agile, pair programming, mob programming, outils de gestion de projet)
👉 Je suis apte à manager des équipes Data juniors quotidiennement.
👉 J’assure la prise en main des solutions par les équipe et met en place les meilleurs outils pour vous donner le contrôle de l’infrastructure (Terraform et autres outils de gestion).
100% de mes clients ont souhaité continuer à travailler avec moi dans leurs prochaines étapes pour devenir Data-Driven 😊
J’ai également un background en Data Science / Machine Learning :
- Vainqueur français et finaliste mondial AWS DeepRacer 2019 🏆
- Ex-membre de l’équipe fondatrice d’une startup DeepTech futur 40 station F (sur 1000 incubés) 💡
Je suis basé à Paris 10e. 🏡
- Disponible en région parisienne en présentiel. 🚲
- Disponible dans toute la France en distanciel. 🇫🇷
Je gère la mise en place de votre Data Platform moderne, Cloud ou On-premise :
- Connecteurs.
- Bases de données.
- Pipelines EL / ETL / ELT
- Data Lake et staging area
- Data Warehouse
- Mise en place des outils et de la méthodologie DevOps
- Mise en place de la pipeline de CI/CD
- Data Modeling
- Automatisation de la gestion de la Data Quality / Monitoring
- Définition du Data Catalog
- Migration Cloud (ou stratégie hybride)
- Mise en production de modèles de Machine Learning
- Connexion à vos outils de reporting et autres solutions BI
En fonction de la maturité de votre entreprise en Data et de vos objectifs :
- J’apporte du renfort à l’équipe Data / la Data Factory 💪
- J’accompagne la migration vers le Cloud, Airflow ou autres outils de la Modern Data Stack ⛅️
- J’accompagne votre entreprise dans la conception d’une Data Platform 🧗
- J’accompagne votre entreprise dans la mise en place d’une stratégie Data, le choix des outils et la mise en place d’une équipe 🌱
👉 Je suis autonome mais habitué à travailler en équipe (méthode agile, pair programming, mob programming, outils de gestion de projet)
👉 Je suis apte à manager des équipes Data juniors quotidiennement.
👉 J’assure la prise en main des solutions par les équipe et met en place les meilleurs outils pour vous donner le contrôle de l’infrastructure (Terraform et autres outils de gestion).
100% de mes clients ont souhaité continuer à travailler avec moi dans leurs prochaines étapes pour devenir Data-Driven 😊
Portfolio
Experience
Silvr - Silvr
Banking & Insurance
Data Engineer - As a freelancer
Silvr est une fintech qui porpose une solution de financement non-dilutif basée sur la performance de vente.
J'ai été Data Engineer de l'équipe technique :
- J'ai mis en place l'ensemble de la Data Platform de Silvr sur Google Cloud Platform.
- J'ai conçu les DAGs Airflow qui gèrent la connexion entre l'infrastructure de Silvr et les données financières de l'ensemble de leurs clients.
J'ai été Data Engineer de l'équipe technique :
- J'ai mis en place l'ensemble de la Data Platform de Silvr sur Google Cloud Platform.
- J'ai conçu les DAGs Airflow qui gèrent la connexion entre l'infrastructure de Silvr et les données financières de l'ensemble de leurs clients.
ManoMano - Mano Mano
E-commerce
Data-Engineer - As a freelancer
Créé en France en 2013, ManoMano est le leader européen spécialiste du bricolage, de la maison, et du jardin en ligne. Cofondé par Philippe de Chanville et Christian Raisson, ManoMano, en fédérant plus de 3 600 marchands, rassemble la plus grande offre de produits de bricolage & de jardinage en ligne, soit plus de 10 millions de références
J'y ai développé mes compétences en ingestion et traitement de données avec Airflow, Snowflake et S3.
Principales tâches :
- Automatisation de l'ingestion de données externes dans le DataWarehouse client (Zoho CRM, Google Analytics)
- Création de nouveaux KPIs pour les différentes BU
- Code Review et refacto des dags
J'y ai développé mes compétences en ingestion et traitement de données avec Airflow, Snowflake et S3.
Principales tâches :
- Automatisation de l'ingestion de données externes dans le DataWarehouse client (Zoho CRM, Google Analytics)
- Création de nouveaux KPIs pour les différentes BU
- Code Review et refacto des dags
Citron - LE CITRON INGENIEUX SOLUTIONS
Software Publishing
Data-Engineer - As a freelancer
Citron® est une protech qui digitalise la gestion énergétique des entreprises, collectivités et bailleurs.
J'ai été en charge de la mise en place de la modern data-platform:
- DataLake sur AWS (Athéna, S3)
- Outils de traitement de données (Airflow MWAA, AWS Glue, AWS Lambda).
- Mise en place de la stack sur Terraform/Terragrunt.
J'ai été en charge de la mise en place de la modern data-platform:
- DataLake sur AWS (Athéna, S3)
- Outils de traitement de données (Airflow MWAA, AWS Glue, AWS Lambda).
- Mise en place de la stack sur Terraform/Terragrunt.
Madkudu
Software Publishing
Data-Engineer - As a freelancer
Madkudu est une startup basée à San-Francisco développant une solution permettant aux équipes marketing de développer leur modèles de data-science.
Dans le cadre de cette mission, j'ai été en charge de la migration d'un environnement Airflow 1.0 on-premise vers Airflow 2.0 sur AWS MWAA avec CloudFormation.
J'ai également migré l'ensemble du code Python (dags, connecteurs etc.) pour le rendre compatible avec Airflow 2.
Mise en place de la CI et des process de gestion du code.
Dans le cadre de cette mission, j'ai été en charge de la migration d'un environnement Airflow 1.0 on-premise vers Airflow 2.0 sur AWS MWAA avec CloudFormation.
J'ai également migré l'ensemble du code Python (dags, connecteurs etc.) pour le rendre compatible avec Airflow 2.
Mise en place de la CI et des process de gestion du code.
SENDINBLUE - Sendinblue Global
Software Publishing
Data Engineer
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.
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 (Large Retailers)
Data Engineer
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.
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
Data Engineer
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.
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 Publishing
Data Engineer
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.
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 Publishing
Datascientist
Pronoo! est le premier pronostiqueur utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour prédire les résultats sportifs. La startup est incubée à Station F et fait partie du Futur 40.
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.
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 Publishing
Machine Learning Engineer
- 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
- 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
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