About Thomas
Data Engineer Python | SQL | Analytics Engineer
Besoin d'avoir confiance dans vos data? Vous souhaitez optimiser la collecte et la transformation de vos données?
Vous êtes au bon endroit!
Je suis Thomas, Analytics Engineer et Data Engineer depuis plus de 5 ans.
J'aide les startup à transformer leurs données brutes en socle fiable au service de leur impact.
Je vous accompagne sur l'automatisation de vos process data:
- Collecte de données de différentes sources
- Contrôle de l'exactitude des données
- Construction de data warehouse et dashboard
Concrètement:
- Quantification du risque inondation pour les assurances. J'ai conçu une pipeline ELT intégrant diverses sources pour couvrir la France entière. Temps de collecte réduit de 10h à 1h. J'ai aussi créé des visualisations pour l'équipe R&D, ce qui a permis d'identifier 2 goulots d'étranglement qui faussaient les résultats.
- Chez beta.gouv, j'analyse les données de covoiturage et mesure l'impact des campagnes pour les collectivités. Les collectivités souhaitent s'assurer de l'efficacité de leur campagne d'incitation au covoiturage. J'ai montré par exemple que ces campagnes avaient un effet bénéfique pour les trajets domicile-travail
Sur mon temps libre, je suis bénévole sur des projets Data for Good tels que potentiel solaire et OD&IS.
Je suis aussi musicien. Je joue de la guitare, du piano et de la batterie.
J'adore le rock et metal prog!
Stack technique:
Python, SQL, Git, CI/CD, Docker, Airflow, dbt, Duckdb, PostgreSQL, géospatial, GIS, SIG, Data Engineer, ETL, ELT, Analytics Engineer, GCP, Google Cloud, Big Query, Bash, DuckDB, Datawarehouse, dlt
Besoin d'un analytics engineer ou d'un data engineer pour vos besoins data, POC ou prototype?
📩 Contactez-moi dès aujourd'hui pour discuter de vos projets data!
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Lyon (up to 50km), Paris (up to 50km), Lille (up to 50km), Marseille (up to 50km), Bordeaux (up to 50km)
Experience
- Beta.GouvData Engineer Python | SQL | Analytics EngineerPUBLIC SECTORSeptember 2025 - Today (9 months)Lyon, FranceLa startup d'état Covoiturage accompagne les collectivités locales, les employeurs et les décideurs dans la promotion du covoiturage courte distance. Parmi ses services, la startup est un tiers de confiance dans la collecte et le traitement des preuves de covoiturageMon rôle est à l'intersection du data engineer et de l'analyse de donnée.J'ai effectué les tâches suivantes:- Analyse de données de covoiturage.- Mesure de l'efficacité de campagnes d'incitation.- Comptes rendus aux collectivités locales.
- ÆGIRData Engineer Python | SQL | Analytics EngineerENVIRONMENTALMarch 2025 - July 2025 (4 months)Lyon, France→ Objectif de la mission :Automatiser la collecte et l’analyse de données géospatiales et météorologiques pour optimiser la prévision des risques d'inondation à l’échelle nationale.→ Réalisations :Conception d’un pipeline ETL Python automatisé couvrant toute la France métropolitaine, avec ingestion multi-sources (API Météo-France, data.gouv) pour un traitement fiable et scalable des données environnementales.Orchestration avancée via Airflow et transformations géospatiales optimisées (occupation des sols, altitudes) grâce à PostgreSQL/PostGIS, Duckdb et dbt, améliorant la performance et la qualité des données.Mise en place d’un scraping intelligent (Selenium, BeautifulSoup) pour enrichir les datasets, éliminant le temps de collecte manuelle.→ Stack technique :Python, Airflow, dlt, dbt, PostgreSQL, PostGIS, DuckDB, BeautifulSoup, Selenium, HDBScan
- PyronearData Engineer Python | SQL | Analytics EngineerENVIRONMENTALSeptember 2024 - Today (1 year and 9 months)Lyon, France→ Objectif de la mission :Renforcer la détection précoce des feux de forêt via des modèles Computer Vision et Deep Learning optimisés par IA générative.→ Réalisations :Génération de data synthétique par Stable Diffusion pour améliorer la diversité des cas d’usage et booster la robustesse des modèles Deep Learning.Déploiement d’un pipeline complet Data Science / MLOps : tracking MLFlow, data augmentation automatisée et fine-tuning DreamBooth, augmentant la qualité et la performance du modèle final.Entraînement et calibration de modèles YOLO et Segment Anything (SAM) pour une détection précise et rapide, réduisant significativement le taux de faux positifs en Computer Vision.→ Stack technique :Python, PyTorch, MLFlow, YOLO, SAM, Stable Diffusion, HuggingFace, DreamBooth, Computer Vision, Data Scientist
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Education
- Doctorat en Physique des Hautes ÉnergiesSorbonne UniversitéDoctorat en Physique des Hautes Énergies
Certifications
- DoctoratSorbonne Université2022
- RGPD, Ethique de l'IA et AI ActDataScientest