About Yvan
- Expertise Azure & Fabric : Conception d'architectures modernes (Synapse, ADF, Data Lakehouse) et traitement de données à grande échelle avec PySpark.
- Modern Data Stack (MDS) : Maîtrise des outils de transformation comme dbt pour garantir une donnée propre, documentée et prête pour l'analyse.
- Rigueur Industrielle : Automatisation complète des cycles de mise en production (CI/CD) et conteneurisation via Docker.
- Visualisation & Analytics : Conception de dashboards Power BI complexes pour traduire les données techniques en indicateurs business actionnables.
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- QuintetSenior Data Engineer Azure Freelance - Gouvernance & Pilotage des Risques (Secteur Bancaire)BANKING AND INSURANCEMarch 2026 - April 2026 (1 month)Luxembourg, LuxembourgL'enjeu : Centraliser des flux de données critiques et automatiser le suivi des indicateurs de risques (KRI) pour répondre aux exigences réglementaires et stratégiques d'une institution financière.Réalisations clés :
- Architecture Analytics sur Azure Synapse : Conception et implémentation de datasets optimisés au sein de Synapse, permettant de traiter des volumes massifs de données financières avec une haute disponibilité.
- Création de Modèles Sémantiques : Développement de couches sémantiques robustes pour unifier les définitions business. Mise en place d'une "Single Source of Truth" facilitant l'accès aux données pour les directions métiers.
- Automatisation des KRI Business : Traduction des règles de gestion complexes en indicateurs de risques clés (Key Risk Indicators) automatisés, réduisant les délais de reporting réglementaire.
- Optimisation des performances : Tuning de requêtes SQL complexes et structuration des données pour garantir des temps de réponse ultra-rapides sur les modèles de données.
Stack technique : Azure Synapse Analytics, SQL, Modélisation Sémantique, Power BI (DAX), Azure Data Lake Storage (ADLS). - Sevetys,Data Engineer Senior - Architecture & Modernisation Data (Secteur Santé)HEALTH AND WELLNESSMarch 2025 - December 2025 (9 months)Paris, FranceL'enjeu : Synchroniser et fiabiliser les flux de données critiques (patients, RDV, santé) et piloter la performance d'un réseau de cliniques en forte croissance.Réalisations clés :
- Pilotage de la Performance (BI) : Conception et déploiement de dashboards Power BI complexes pour l'équipe Performance. Mise en place d'indicateurs de pilotage (KPIs financiers et opérationnels) permettant un suivi en temps réel de l'activité des cliniques.
- Industrialisation du "Clinic Onboarding" : Automatisation complète des migrations de données lors des rachats de cliniques, assurant une continuité de service 24/7 et une intégrité totale des données patients.
- Architecture Analytics (Star Schema) : Modélisation et centralisation des données CRM et Marketing sur Azure Synapse (architecture en étoile) pour une analyse granulaire des comportements clients.
- Moteur de Marketing Relationnel : Développement de pipelines ETL/ELT quotidiens automatisant les relances clients (vaccins, rappels), augmentant significativement le taux de conversion des campagnes.
- Traitement Big Data & API : Utilisation de PySpark pour le traitement de volumes massifs et de FastAPI pour l'interopérabilité entre les systèmes de santé.
Stack technique : Azure Data Factory (ADF), Synapse, Power BI (DAX), PySpark, Python, FastAPI, SQL, PostgreSQL. - SollywoodCloud Data Engineer & Architecte Solutions - Stratégie Data End-to-EndFILM AND AVFebruary 2024 - March 2025 (1 year and 1 month)Puteaux, FranceL'enjeu : Concevoir et déployer une infrastructure data et applicative complète sur Azure pour transformer des données brutes (YouTube) en une plateforme d'analyse scalable.Réalisations clés :
- Ingestion & Scraping de masse : Conception d'un moteur de scraping automatisé sous Python (Selenium) pour la collecte de métadonnées vidéo, avec stockage optimisé sur Azure Blob Storage et structuration sous MySQL. Puis mise en place de Fabric / Onelake.
- Automatisation & Gain de Performance : Orchestration des workflows via Azure Data Factory (ADF) et Notebooks Python. Résultat : -30% de temps de traitement et une réduction de 25% des erreurs grâce à l'implémentation de pipelines de validation et nettoyage.
- Analytics & BI : Exploration de données via SQL/Python et création de tableaux de bord interactifs sous Power BI, offrant une visibilité en temps réel sur les performances des contenus.
- Déploiement Cloud (Fullstack) : Mise en production de l'application (Backend Node.js / Frontend React) sur Azure App Service, garantissant la haute disponibilité et la scalabilité de la solution.
Stack technique : Azure (ADF, Blob Storage, SQL DB, App Service), Fabric, Python (Selenium), SQL, Power BI, Node.js, React.
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