Description

Data Engineer expérimenté – Expertise en Environnements Cloud et Migration de Données Azure

✔ Expérience solide en Data Engineering : 3 ans d'expérience dans des projets variés de data engineering, en développant des pipelines de données robustes et scalables.

✔ Maîtrise des environnements Cloud (Azure) : Connaissance approfondie de l'écosystème Azure, avec une expérience concrète en migration de données et en intégration de services cloud.

✔ Compétences techniques avancées :

Langages : Python, PySpark, SQL, Git – expertise en scripting, traitement de données et versioning.

Services Azure : Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure DevOps, Azure Data Lake Storage (ADLS) – pour des architectures de données performantes et orientées Cloud.

✔ Participation active à des migrations vers le Cloud Azure : Collaboration sur des projets de migration, garantissant la transition fluide des données vers des environnements modernes et optimisés.

✔ Orienté résultats et valeur ajoutée : Toujours axé sur l’optimisation et la fiabilité des solutions, je conçois des architectures qui répondent aux besoins métiers et aux exigences de performance.

En recherche active de nouvelles missions en Data Engineering pour apporter mes compétences et mon expertise en data aux projets orientés Cloud et Big Data. Prêt à échanger sur vos besoins en data, n'hésitez pas à me contacter !

Languages

French
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Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 30km)

Coallia
Azure Data engineer
September 2025 - Today (9 months)
Paris, France
Contexte : Mission de prestation au sein du pôle Data & Digitalisation de Coalia, visant à fiabiliser et automatiser les flux de données métiers.

Principales missions :

Conception, développement et maintenance de pipelines de données sous Microsoft Fabric / Azure Synapse / Data Factory.
Rédaction et optimisation de requêtes SparkSQL / PySpark pour le traitement et la transformation des données.
Participation à la mise en place du modèle en étoile (Bronze / Silver / Gold) et du journal d’achat (Spendesk → SAP).
Intégration et contrôle qualité des données issues de sources multiples (API, CSV, SharePoint, SAP, Spendesk, etc.).
Automatisation des workflows avec Power Automate et Logic Apps (boucles, gestion d’erreurs, notification, logs).
Documentation technique complète : diagrammes d’architecture, dictionnaires de données et suivi des anomalies.
Collaboration quotidienne avec les équipes Finance, Contrôle de gestion et IT pour garantir la cohérence des flux.
Support et amélioration continue : gestion des incidents et évolution des traitements selon les besoins métiers.
PySpark Python SQL Microsoft Fabric Power Automate
Orange Business service
Azure Data engineer
AGRICULTURE
December 2023 - August 2025 (1 year and 8 months)
Gif-sur-Yvette, France
Data Engineer dans le secteur agroalimentaire chez Danone

Chargé d'optimiser le traitement des données nutritionnelles, j'ai conçu et automatisé des pipelines ETL pour alimenter Snowflake, en utilisant Azure Data Factory, Databricks et GitHub pour le CI/CD. J'ai également optimisé l'infrastructure et l'ingestion des données pour répondre aux besoins évolutifs de l’entreprise.
CGI
Data engineer
DIGITAL AND IT
February 2022 - November 2023 (1 year and 10 months)
Bois-Colombes, France
Secteur de la petite enfance : POC sur la mise en place d’un ETL en python pour la refonte du système de traitement de données et remplacer l'ETL Talend
Tâches réalisées :
• Développement des classes et méthodes standardisées (logging, jobs, séquences).
• Développement des DAGs Airflow
• Développement des Azure functions afin d'executer les scripts Python
• Rédaction du DAT, des procédures d’installations (VM, Airflow, postes développeur)
• Animation des comités de suivi

Compétences : Python (langage de programmation) · Extract, Transform, Load (ETL) · Apache Airflow · SQL (SQL Server) · Linux . Docker. Azure Portal. Azure DevOps. Azure functions