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- Crédit Mutuel ARKEAAgile Data Engineer et Scrum MasterJuly 2024 - Today (1 year and 11 months)Scrum MasterData SecurityStarburst / TrinoApache Ranger (gestion des accès), Vault (gestion des secrets), etc..Veille technologique et amélioration continue des pratiques Data/Cloudetc..
- Crédit Mutuel ArkéaÉquipier Agile Data Engineer & Scrum MasterJanuary 2022 - Today (4 years and 5 months)Brest, France• Pilotage technique et méthodologique d'une plateforme Big Data à l'échelle du groupe• Conception et industrialisation de pipelines de données en environnement cloud hybride• Mise en place d'architectures sécurisées (DataOps / DevSecOps)• Coordination agile des sprints (Scrum Master) et accompagnement des équipes projets• Veille technologique et amélioration continue des pratiques Data/Cloud• Mise en œuvre de contrôles de sécurité (chiffrement, authentification, audit des accès, CI/CD sécurisé)• Implémentation de politiques de Data Governance en lien avec les exigences RGPD & internes• Interface avec les équipes sécurité du SI pour l'intégration des normes de cybersécurité• Traduire les besoins métier (marketing, analytics, opérations, etc.) en exigences techniques pour l'équipe Big Data.• Créer et maintenir un backlog agile (user stories, épics) axé sur les cas d'usage data• Intégrer des contraintes de sécurité dans les user stories (ex : anonymisation des données, chiffrement, contrôle d'accès).• Réduction du temps de traitement des données critiques de 30%• Amélioration de la fiabilité des flux en production (+25% de stabilité)• Mise en place d'un référentiel de sécurité data pour les projets sensibles• Travailler avec les RSSI (Responsables Sécurité des Systèmes d'Information) et les équipes DevSecOps pour auditer la plateforme.• Intégrer des contraintes de sécurité dans les user stories (ex : anonymisation des données, chiffrement, contrôle d'accès).• etc ...
- Subsea 7 United KingdomsIngenieur Data & StructureDecember 2019 - January 2021 (1 year and 1 month)London, England, United Kingdom• Développement de modèles de Machine Learning pour la détection d'anomalies sur les structures offshore (pipelines, spools)• Mise en production de modèles ML avec PySpark & Spark MLlib• Traitement des données en temps réel via Spark Streaming, Kafka et Flink• Design de spools, visualisation et interprétation des résultats (Tableau, Python)• Mise en place de pipelines ETL sur environnement Hadoop & Azure (Ambari, HDFS, Hive, Sqoop, etc.)• Intégration des outils de Data Engineering & Big Data dans les workflows d'ingénierie structurelle
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