About Quentin
Bienvenue à toutes et tous !
Mes domaines d’intervention :
- 🧱 Industrialisation DevOps et ModelOps : Mise en place de stacks ModelOps et DevOps pour transformer modèles data-science et applicatifs en solutions robustes, intégrées et scalables, via des pipelines unifiés, automatisés et clairement gouvernés.
- ☁️ Optimisation Cloud & FinOps : Adoption d’architectures serverless, cloud-native et pratiques FinOps pour maximiser performances et maîtrise budgétaire, avec des ressources ajustées aux besoins réels.
- 🔐 Sécurité & conformité : Renforcement de la sécurité sur l’infra (IaC, IAM), les applications (Docker, Kubernetes) et les données (bases, secrets), grâce à des bonnes pratiques, outils adaptés et formations.
- 🧩 Automatisation & gouvernance IaC : Implémentation d’une approche Infrastructure-as-Code intégrée aux pipelines CI/CD pour automatiser, versionner et fiabiliser les déploiements, assurant une gestion transparente, scalable et maintenable.
- 🚦Maintenance & amélioration continue : Veille, mises à jour, gestion d’urgence et optimisation continue pour maintenir des infrastructures sécurisées, à jour et alignées sur les besoins métiers et les SLA.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Experience
- elmy - BCM EnergyData Platform Engineer - ModelOpsENERGY AND UTILITIESJanuary 2022 - October 2025 (3 years and 9 months)Lyon, FranceAccompagnement des équipes data science, trading et développement dans l’industrialisation de codes de calcul numérique et la mise en production d'applicatifs sur l'environnement cloud GCP.
Missions
- Conception et gestion des architectures ModelOps/MLOps & data pipelines (runtime & données).
- Structuration complète des pipelines d’ingestion et de traitement (BigQuery, dbt, Airflow).
- Mise en production d’applications et modèles ML (Docker, Kubernetes, GCP Cloud Run, Airflow).
- Mise en place d’une Infrastructure as Code complète (Terraform).
- Implémentation de CI/CD et déploiement continu (Jenkins, ArgoCD).
- Mise en place du monitoring & observabilité (Grafana, Datadog) et des pratiques FinOps.
- Évangélisation des bonnes pratiques : qualité, sécurité, tests, gouvernance.
- Développements transverses pour l’équipe tech (Python, Groovy, Julia).
Résultats
- Plateformes de calcul fiabilisées et industrialisées.
- Accélération des mises en production.
- Maîtrise des coûts cloud.
- Équipes data & trading autonomisées.
- Planète OUI - BCM EnergyData Scientist - Analyste MarchéENERGY AND UTILITIESJanuary 2019 - January 2022 (3 years)Lyon, FranceConception de modèles numériques pour la gestion opérationnelle de portefeuilles d’agrégation et la prévision de production dans le secteur des énergies renouvelables (éolien, photovoltaïque, hydro).
Missions
- Développement de modèles de prévision de production (intraday, spot, long terme) pour l’éolien, le solaire et l'hydro.
- Conception de modèles de pricing pour les offres d’agrégation.
- Analyses de performance marché des actifs et portefeuilles.
- Industrialisation des traitements et modèles (Docker, Airflow).
- Développements divers (Python, Julia).
Résultats
- Déploiement d'outils d'aide à la décision pour l’exploitation et le trading.
- Prévisions fiabilisées.
- Automatisation des calculs & traitements.
- Amélioration du suivi de la performance des portefeuilles.
- EDF R&DIngénieur DoctorantENERGY AND UTILITIESJanuary 2015 - January 2018 (3 years)Saclay, FranceThèse CIFRE portant sur le dimensionnement fiable et robuste d’éoliennes offshore via l'utilisation de méta-modèles: "Kriging based methods for the structural damage assessment of offshore wind turbines" (manuscrit disponible en ligne sur thèses.fr).
- Applications: accélérations de processus de calcul numérique, certification.
- Encadrement: Dr. Nicolas Relun [EDF] et Pr. Nicolas Gayton [IFMA].
Missions
- Développement de méta-modèles numériques pour la réduction des coûts de simulation.
- Optimisation des calculs liés à la certification des turbines offshore.
- Mise en place de traitements massivement parallèles sur clusters.
- Développements en Python & OpenTURNS.
- Automatisation (scripting bash).
Résultats
- Réduction du temps et du coût de calcul.
- Amélioration de la fiabilité des modèles.
- Valorisation industrielle de travaux de recherche et publications.
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Education
- DoctoratUniversité Clermont Auvergne2018Doctorat
- Diplôme d'IngénieurInstitut Français de Mécanique Avancée (IFMA)2015Diplôme d'Ingénieur