Description

Je conçois et développe des solutions data sur-mesure, robustes et scalables. Mon approche est simple : comprendre vos enjeux métier pour livrer des pipelines et architectures qui tiennent la route. J'interviens aussi pour les missions d'audits et conseil, réalisation de POC.

✅ Expertise :

• Architecture data (cloud & on-premise)

• Pipelines de traitement (Spark, Airflow, DBT)

• CI/CD & MLOps

• Qualité & gouvernance de données

Industry field of expertise

Languages

English
Native or bilingual
French
Native or bilingual

Workplace preferences

Remote only

Primarily works remotely

Confidential
Tech Lead Data Engineer
September 2021 - November 2023 (2 years and 2 months)
Design et Mise en place de différentes solutions Data sur GCP et OnPremise

• Création de pipelines ELT/ETL

• Création de connecteurs (fichier,api, kafka)
• Sécurisation de la données

• Connection a la data gouvernance existante Collibra `
• Exposition des données via PowerBI
• Mise en place d'une couche de contrôle qualité et profiling de la donnée

Technologies utilisées :
• DBT
• Apache Spark SQL
• Apache Airflow/Composer/Ctrl-M
• Apache Kafka
• PostgreSQL
• Services GCP : GCS, BIGQUERY, Pub/Sub, KSM
Société Générale
Senior Data Engineer
BANKING AND INSURANCE
August 2019 - September 2021 (2 years and 1 month)
Mise en place d'une plateforme Lakehouse from-scratch sur le Cloud Azure

• Création de connecteurs pour l'ingestion de donnéees (batch/Kafka CDC)
• Nettoyage des données par la création de vues consolidées
• Normalisation des données - Création des Dataset
• Enrichissement des données métiers - Création des Datamart
• Exposition des données via le développement d'API (Spring Boot) et PowerBI
• Monitoring via suite ELK

• Mise en place d'outils de contrôle de la qualité de la donnée
• Tables Delta Lake

• Orchestration Airflow
• Modélisation pris en charge SCD2 et SCD3
• Langages utilisés : Python, Java
Thales
Big Data Developper
TELECOMMUNICATIONS
March 2016 - July 2019 (3 years and 4 months)
Développement d'applications Big Data Python et Java.

Développement notebooks jupyter
Gestion de projet : méthodologie SCRUM
Defis Relevés :
• Refonte de l'interpréteur de macro
• Applicatifs avec forte contrainte de rapidité de traitement
• Migration de HDF5 vers HDF5- swmr
• Refonte du système de multi-thread Java
• Données non structurées