Description

Passionné par la convergence entre objets connectés et valorisation des données, j’accompagne la transformation digitale des territoires intelligents et des industriels. Mon parcours, de la conception hardware à la mise en production de plateformes Data, m’a permis de bâtir une vision end-to-end et de piloter des projets à forte valeur ajoutée.

Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
English
Fluent

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km), Lyon (up to 10km), Nice (up to 30km)

CONFIDENTIEL
Dev Full stack & Data IA
SOFTWARE PUBLISHING
September 2025 - Today (9 months)
▪ Conception et mise en œuvre d’une plateforme de Data Analytics multi
tenant permettant aux exploitants et collectivités de visualiser et analyser les
données issues de compteurs connectés (eau et électricité).
▪ Définition et implémentation de l’architecture data from scratch, incluant
la mise en place d’un Data Warehouse et l’intégration de Apache Superset
pour la restitution d’indicateurs et de tableaux de bord analytiques.
▪ Développement d’un portail web analytique multi-tenant, intégrant la
gestion des identités et des accès via Keycloak et un système RBAC
permettant de contrôler l’accès aux dashboards et aux données selon les
profils utilisateurs.
▪ Développement de pipelines de traitement de données distribués avec
PySpark, permettant de préparer, transformer et enrichir de grands volumes
de données avant leur exploitation analytique ou leur utilisation par des
modèles d’IA.
▪ Intégration de technologies d'IA générative via la mise en place de bases
de connaissances RAG (analyse OCR, vectorisation avec Pgvector).
▪ Conception de chaînes de traitement avec LangChain/LangGraph et suivi
de la qualité/performance des modèles via LangFuse et RAGAS
▪ Conception et développement du frontend principal en Angular &
React, basé sur une architecture modulaire avec lazy loading, configuration
dynamique par tenant et support multilingue (3 langues).
▪ Développement d'APIs backend en Python (FastAPI) pour la gestion des
accès, couplé à Celery / Redis pour l'orchestration des tâches asynchrones et
l'intégration des dashboards.
▪ Industrialisation et déploiement de la plateforme, incluant
conteneurisation Docker, déploiement Kubernetes via Helm, création de jobs
d’initialisation des environnements et personnalisation de Superset pour son
intégration dans l’écosystème applicatif.
Kubernetes Python DevOps Keycloak Apache Superset
VINCI – CITEOS
Ingénieur Fullstack & Lead Data Analytics
May 2024 - Today (2 years and 1 month)
Paris, France
Rédaction de l'architecture technique d'un projet stratégique.
Conception et développement d'un produit orienté Data Analytics : Réalisation d'études approfondies pour la conception d'une solution data-driven, permettant une analyse complète des données pour des prises de décision stratégiques.
Mise en place d'une plateforme de données moderne : Intégration de technologies de pointe pour concevoir une infrastructure data scalable et sécurisée, facilitant la gestion, le traitement et l'analyse de grandes volumétries de données.
Mise en place de ClickHouse pour la gestion de données massives.
Orchestration de transformations de données avec Airflow et DBT, automatisation des workflows.
Configuration et administration de Superset : ainsi que la creation des dashboard pour la visualisation des données.
Création de plugin custom pour Superset
Migration du frontend Vue.js 2 à Vue.js 3, avec optimisation des performances.
Migration DevOps vers GitOps, automatisation des déploiements via pipelines Git.
Mise en place de pipelines CI/CD.
Frontend : Chargement dynamique des configurations pour SaaS multi-tenant.
Mise en place et configuration de Keycloak
Développement d'APIs push/pull pour la gestion flexible des données.
Connecteurs et processus d'ingestion de données avec Apache NiFi
DevOps Data Engineer Développement full-stack Agent IA Airflow
FREELANCE
Ingénieur Data & IoT
INTERNET OF THINGS (IOT)
January 2023 - January 2024 (1 year)
▪ Recueil des besoins spécifiques auprès du client concernant les
visualisations et fonctionnalités attendues.
▪ Recueil des besoins spécifiques en visualisation de données IoT.
▪ Étude des API de ThingsBoard pour récupérer les données des
appareils connectés (télémetrie, événements, alarmes).
▪ Modification de l'interface utilisateur pour une meilleure ergonomie et
alignement avec les besoins IoT.
▪ Ajout de fonctionnalités spécifiques comme des filtres adaptés aux
données IoT (temps réel, appareils, emplacements).
▪ Développement de visualisations sur mesure (cartes géographiques
interactives, chronogrammes, heatmaps).
▪ Conception de graphiques spécifiques pour représenter la télémetrie
en temps réel, les anomalies ou les tendances historiques.
▪ Mise en place de connecteurs pour récupérer les données IoT depuis
ThingsBoard via ses API REST et MQTT.
▪ Synchronisation des données entre ThingsBoard et Superset pour
permettre des analyses enrichies.
▪ Développement de scripts d’automatisation pour extraire les
métadonnées des appareils et les intégrer dans Superset.
▪ Optimisation des requêtes SQL générées par Superset pour les bases
de données utilisées.
Python Internet des objets