About Souleymane
Data Engineer spécialisé dans la conception, l’industrialisation et la fiabilisation de plateformes data en production sur GCP.
J’interviens sur des environnements data complexes pour construire et optimiser des pipelines fiables et scalables (ETL / ELT), depuis l’ingestion jusqu’à l’exposition des données.
Mon travail se concentre sur les problématiques critiques des équipes data :
- fiabilité et monitoring des pipelines
- performance des traitements
- structuration de données pour usage analytique
- industrialisation des workflows data
🔧 Data Engineering & Platforms
Python | SQL | Airflow | dbt | Spark | BigQuery | GCP
☁️ Cloud & Data Platforms
GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc), orchestration Airflow, transformations dbt, processing Spark/PySpark
📊 Objectif
Construire des systèmes data robustes, maintenables et exploitables en production pour les équipes data et métiers.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Nantes (up to 50km), Brest (up to 50km), Rennes (up to 50km), Bordeaux (up to 50km), Paris (up to 50km)
Experience
- Data For Good – BioLit / Planète MerData Engineer – Data Pipelines & Platform (Python / GCP / ML)CIVIC AND SOCIAL ORGANIZATIONSApril 2026 - Today (3 months)Nantes, FranceIndustrialisation d'un pipeline Data / ML autour du traitement et de l’analyse d’images dans le cadre d’un projet environnemental.🔧 Responsabilités clés :
- Conception et optimisation de pipelines ETL pour le traitement automatisé d’images
- Mise en place de traitements incrémentaux afin de réduire les temps de retraitement et optimiser les performances
- Intégration de modèles de computer vision dans des pipelines industrialisés
- Orchestration des flux entre API, stockage objet (S3 / MinIO), PostgreSQL et Label Studio
- Amélioration de la robustesse, de la maintenabilité et de la scalabilité des traitements
- Participation à la structuration de workflows Data / ML pour faciliter l’exploitation des données annotées
🎯 Impact :- Réduction significative des temps de traitement
- Amélioration de la robustesse et stabilité des pipelines
- Contribution à une plateforme data à impact environnemental
- IMT ATLANTIQUEData Engineer –Data Platform & KPI Engineering (Python / SQL / Power BI)PUBLIC SECTORSeptember 2025 - April 2026 (7 months)Nantes, FranceAutomatisation d’un pipeline décisionnel destiné au suivi d’indicateurs analytiques pour un réseau de 162 écoles d’ingénieurs.La mission visait à centraliser, transformer et exposer les données nécessaires au pilotage de 4 indicateurs stratégiques de suivi, chacun composé de plusieurs sous-catégories analytiques.
- Conception et développement de pipelines ETL/ELT pour la collecte, la transformation et l’exposition des données analytiques
- Développement et orchestration des workflows via Airflow
- Transformation et modélisation des données avec DBT
- Développement de traitements de données sur Google Cloud Platform
- Mise en place de flux d’ingestion vers Cloud Storage
- Structuration et chargement des données analytiques dans BigQuery
- Développement et optimisation de traitements Python / PySpark pour améliorer les performances et la scalabilité
- Structuration et fiabilisation des datasets décisionnels utilisés par les équipes métier
- Mise en place de règles de qualité des données et documentation des flux
- Participation au cadrage fonctionnel et à la validation des indicateurs métier
- Exposition des indicateurs via Power BI
Résultats- Centralisation et automatisation des flux de données analytiques
- Réduction des opérations manuelles liées à la consolidation des données
- Amélioration des performances et de la fiabilité des traitements
- Structuration de datasets analytiques exploitables pour le pilotage métier
Environnement : Python, SQL, PySpark, ETL, Airflow, DBT, GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc), Power BI, Docker, Git, Agile Scrum - CGI FranceData Engineer – Data Platform & Industrialisation (Python / SQL)CONSULTING AND AUDITSMarch 2024 - December 2024 (9 months)Nantes, FranceIntervention dans un contexte de refonte applicative autour d’une base de données centralisant plusieurs flux métiers.
- Analyse et optimisation d’un pipeline de traitement de données existant
- Identification des problématiques liées à l’intégration et à l’hétérogénéité des sources de données
- Structuration d’une architecture de traitement permettant de centraliser les règles de transformation et les logiques métier
- Mise en place d’une séparation claire entre ingestion, transformation et exposition des données
- Développement et optimisation de traitements de données en Python et SQL
- Construction et fiabilisation de datasets analytiques destinés aux équipes métier
- Amélioration de la maintenabilité, de la robustesse et de l’évolutivité des pipelines
- Collaboration avec les équipes métier dans un environnement Agile
Résultats- Réduction de la complexité liée aux flux multi-sources
- Amélioration de la cohérence et de la fiabilité des données
- Facilitation des évolutions et de l’intégration de nouvelles sources de données
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- Ingenieur Statistique et DémographieInstitut National Des Statistiques et Economies Appliquées2022Ingenieur Statistique et Démographie
Certifications
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifsTalend solution
- Avoir l'esprit d'équipeTalend solution