Description

Fort de dix années d'expérience en data dans des secteurs exigeants tels que la finance, l'énergie et les télécommunications, j'ai développé une expertise approfondie en traitement de données. Je maîtrise la création d'algorithmes complexes et l'implémentation de pipelines de données en temps réel et en batch.

Au-delà de la technique, j'interviens régulièrement comme tech lead : encadrement d'équipes, animation des choix d'architecture, mentorat des profils plus juniors et dialogue avec les équipes métier, souvent dans des contextes internationaux.

Je reste pour autant très hands-on, profondément attaché à la qualité du code, à la rigueur de développement et à l'optimisation des processus, cherchant continuellement à améliorer l'efficacité et la robustesse des solutions que je développe.

Polyvalent, je participe à toutes les phases de projet, de la conception à la mise en production, tout en favorisant l'innovation et l'automatisation. Dynamique et collaboratif, je suis motivé par les nouveaux défis.

Industry field of expertise

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Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km)

Sodexo
Tech Lead Data Engineer
HEALTH AND WELLNESS
September 2025 - Today (10 months)
Issy-les-Moulineaux, France
Depuis un an, j'interviens en tant que Tech Lead Data Engineer au sein de la division Digital & AI de Sodexo, sur un produit data B2B qui permet aux clients du groupe de suivre la performance des sites Sodexo déployés chez eux.

Concrètement, l'outil expose un large éventail de KPIs : audits hygiène, gaspillage alimentaire, transactions (admissions, tickets), taux de captation, achats fournisseurs, etc.. Le tout est restitué dans des dashboards PowerBI à destination des clients.

Je pilote une petite équipe de trois personnes (2 data analysts et 1 data engineer) et je travaille à 80 % en hands-on. Mon rôle couvre toute la chaîne du produit data : ingestion de données issues de sources multiples, transformation, modélisation et exposition vers la couche de restitution.
Je suis aussi le point de contact technique du Product Owner et des sponsors métier, j'anime les design meetings et les découpages techniques, je gère la dette technique et j'accompagne la montée en compétence des profils plus juniors.

Toute la chaîne est testée et automatisée : CI/CD sur Azure DevOps avec promotion d'environnements, linting et hooks de pre-commit, revues de code systématiques. Côté observabilité, mise en place de contrôles de qualité et de fraîcheur des données par client, avec validation de schémas et remontée des statuts de traitement vers la supervision. Les anomalies sont ainsi détectées avant d'apparaître dans les dashboards clients.

Côté technique, l'environnement est principalement Azure : Databricks et Spark pour les traitements à l'échelle, Azure Data Factory pour l'orchestration, Azure Data Lake pour le stockage, et du Python (Pandas, Polars) pour la manipulation de données.
Databricks Apache Spark Microsoft Azure Power BI DBT
TotalEnergies Digital Factory
Senior Data Engineer Azure
ENERGY AND UTILITIES
July 2023 - September 2025 (2 years and 2 months)
Paris, France
Contribution au grand projet de refonte de la planification des navires FPSO pour les filiales de Total (Nigeria, Congo, Danemark, Angola).
Le système prend en charge des opérations produisant jusqu'à 25 millions de dollars de barils de pétrole par jour et par site, rendant la planification et l’allocation des ressources essentielles.

Conception et développement de pipelines d’intégration de données de sources multiples, afin d’améliorer la précision de la planification et l’efficacité opérationnelle globale.
Pilotage du développement de pipelines d’ingestion et de transformation des données sur plusieurs MVP, pour fournir des solutions d’analytique et de reporting adaptées aux besoins de différentes entités métiers.
Leader sur le développement de starters kits data pour accélérer les MVP multi-filiales (Azure, Databricks, AWS, Spark).
Python Microsoft Azure Azure Functions Databricks API
Air Liquide IT
Lead Data Engineer
ENERGY AND UTILITIES
June 2022 - Today (4 years and 1 month)
Paris, France
Unification des bases de données fournisseurs ERP en Europe, aux États-Unis et en Asie, afin de créer un écosystème de données centralisé pour améliorer la prise de décision, l'efficacité des achats (5 à 10 % d’économies annuelles) et la gestion des fournisseurs.
Automatisation de l’intégration de plusieurs sources ERP dans une base de données unifiée et cohérente.
Développement de scripts de rapprochement pour standardiser les contrats et les adresses fournisseurs, facilitant une migration complète et fiable des données.
Implémentation d'un framework de validation de données avec contrôles de cohérence, tests de qualité automatisés via dbt, et monitoring des métriques d'intégrité des données.
Mise en place de toute la chaine CI/CD comprenant le déploiement des scripts python, airflow, dbt et talend.
Conception et développement d’une interface de reporting pour faciliter l’accès aux données fournisseurs et contrats, et améliorer la prise de décision.
Python Docker Airflow DBT Snowflake