About Pierre-Arnaud
Vous avez des données, mais pas encore de vraie stratégie data ?
J'interviens comme Lead Data Engineer et Architecte Data pour structurer, moderniser et fiabiliser votre infrastructure de données — de la conception technique au pilotage d'équipe.
Ce que j'apporte concrètement :
En 13 ans d'expérience, j'ai accompagné des scale-ups, des ETI et des PME industrielles sur des projets data à fort impact :
→ Migration GCP vers AWS (scale-up, 200 pers.) : architecture cible, pilotage d'une équipe de 4 ingénieurs, création et optimisation de jobs Spark à grande échelle, mise en production en 8 mois.
→ Automatisation de processus métier pour une ETI : Python + BigQuery, gain estimé de 1 à 2 ETP, ROI immédiat.
→ Modernisation d'un legacy SQL pour une PME: nouvelle stack DBT / DLT / Python, performance améliorér.
Mon avantage : je couvre l'architecture ET le pilotage. Là où il faut souvent un architecte, un lead dev et un chef de projet, j'assure les trois rôles. Résultat : des projets livrés plus vite, avec moins de friction et un budget maîtrisé.
Stack : Python, SQL, Spark, PySpark, Airflow, DBT, DLT, BigQuery, PostgreSQL, AWS, GCP, Terraform, Docker, Kubernetes (certifié CKAD), CI/CD, FastAPI, Nifi, Ansible.
Basé à Montpellier, disponible en hybride ou full remote. Démarrage immédiat.
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Montpellier (up to 40km), Toulouse (up to 10km), Avignon (up to 10km), Nîmes (up to 10km), Paris (up to 10km)
Experience
- StudiData EngineerCONSULTING AND AUDITSJune 2025 - January 2026 (7 months)Montpellier, FranceSituation : ETI du secteur de la formation, confrontée à des processus métiermanuels chronophages mobilisant plusieurs collaborateurs à temps plein.Tâches : Concevoir et déployer une solution d'automatisation complète pouréliminer les traitements manuels récurrents sur les données.Actions :- Audit des processus existants et identification des points d'automatisationà fort ROI.- Développement de pipelines ETL en Python avec orchestration sur BigQuery.- Containerisation des traitements avec Docker pour garantir la reproductibilité.- Mise en production et documentation pour autonomie de l'équipe interne.Résultats : Gain estimé de 1 à 2 ETP sur les traitements automatisés.
- DorianeData EngineerSOFTWARE PUBLISHINGJanuary 2025 - June 2025 (5 months)Nice, FranceSituation : Éditeur de logiciels agricole dont le stockage applicatif reposaitsur un système NoSQL devenu limitant en termes de requêtabilité et de maintenance.Tâches : Migrer et moderniser l'ensemble du stockage applicatif vers unearchitecture SQL relationnelle, sans interruption de service.Actions :- Audit du modèle de données existant et conception du nouveau schéma relationnel.- Refactoring complet via DBT et DLT : 15+ sources de données, 30+ tables migrées.- Cadrage technique et choix d'architecture en collaboration avec le CTO.- Développement Python des scripts de migration et validation des données.- Mise en production progressive sur PostgreSQL avec tests de non-régression.Résultats : Migration complète livrée en 5 mois. Temps de requête divisé par 10sur les opérations courantes. Modèle de données documenté et maintenable parl'équipe interne.
- MeilleursAgents (groupe SeLoger)Lead Data EngineerREAL ESTATEJanuary 2023 - December 2024 (1 year and 11 months)Paris, FranceSituation : Scale-up immobilière de 200 personnes dont la plateforme detraitement de données devait migrer de GCP vers AWS, tout en maintenantla continuité de service sur des volumes critiques (+100M de lignes).Tâches : Piloter la migration cloud de bout en bout et structurerl'architecture data du domaine d'acquisition de données.Actions :- Définition de la roadmap technique et des choix d'architecture cible sur AWS.- Pilotage d'une équipe de 4 ingénieurs : attribution des tâches, revues decode, coordination avec les équipes produit.- Refactoring complet des pipelines Spark et de l'infrastructure sous-jacente(GCP → AWS).- Mise en place de CI/CD (CircleCI/Jenkins) et monitoring temps réel (DataDog).- Reporting technique direct au CTO sur l'avancement et les risques.Résultats : Migration livrée en 8 mois, zéro interruption de service. Couverture CI/CD. Monitoring opérationnel avec alerting en production.
Reviews
E
Eddy
HelloAsso
Reviewed on 23/01/2023
Pierre-Arnaud a su nous apporter une connaissance détaillée de spark (rdd, udf, fonctionnement du cache...) pour nous permettre de mieux comprendre spark et in fine améliorer nos outils.
De plus, il nous a indiqué des pistes d'amélioration que nous avons pu mettre en place à ses côtés.
Augustin
Accenture
Reviewed on 15/09/2022
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Education
- Mastère Valorisation de donnée massivesENSEEIHT2019
- Ingénieur Génie des Procédés et InformatiquesENSIACET2013
Certifications
- CKADLinux Fondation2022
- Lean 6 SigmaIAC2017