À propos de Amaury
Data Engineer Cloud certifié GCP, passionné par l’automatisation et la performance, j’ai conçu et industrialisé des plateformes data pour des acteurs comme Qualcomm, URSSAF et Crédit Agricole.
J’interviens sur la migration cloud (GCP, Azure), le développement de pipelines ETL/ELT (PySpark, Apache Beam, Kafka, BigQuery) et l’infrastructure as code (Terraform, CI/CD, Ansible).
Mon champ de compétences couvre l’architecture cloud, le monitoring (Grafana, Prometheus), la sécurité IAM, la gouvernance data et l’optimisation FinOps (-40 % de coûts Cloud chez Qualcomm).
J’apporte une vision à la fois technique et stratégique, en traduisant les besoins métiers en solutions data performantes, évolutives et sécurisées.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km), Lyon (jusqu’à 10 km)
Expériences
- UrssafData Engineerseptembre 2025 - février 2026 (5 mois)• Maintenance et évolution de pipeline ELT (Extract, Transform, Load) en PySpark et Oozie pour le traitement de plusieurs dizaines de millions de DSN (Déclarations Sociales Nominatives).
- LittleBigCodeData Engineerjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Paris, France• Développé un moteur RAG et un chatbot LLM en Python (LangChain, OpenAI API) avec analyse des besoins et gestion du backlog Agile, exposés via API REST Django.• Industrialisé le déploiement sur Azure via Terraform (Infrastructure as Code) intégrant PostgreSQL avec extensions vectorielles pour le stockage d'embeddings et OCR Mistral pour le traitement de documents, avec pipeline CI/CD pour des déploiements reproductibles et sécurisés.
- QualcommData Engineerjanvier 2024 - septembre 2024 (8 mois)Cork, Ireland• Architecturé et dirigé la migration complète d'une Data Platform vers GCP en définissant l'architecture cible (zones landing/processing/serving), la stratégie IAM, et le sizing des ressources (Dataproc, GKE (Kubernetes) Cloud Storage, BigQuery Data Warehouse), réduisant les coûts opérationnels de 40%.• Communiqué et présenté les plans de migration Data Warehouse aux parties prenantes non-techniques sur 6 mois, assurant l'alignement entre équipes business et techniques.• Conçu et déployé des pipelines de données en temps réel avec Apache Kafka et Apache Beam (Python), afin de consolider les données de sécurité dans BigQuery.• Orchestré les workflows ETL/ELT via Dagster avec intégration de la gouvernance Unity Catalog pour la gestion des métadonnées.
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Formations
- Master en Data engineeringEPF École d'ingénieurs2024Master en Data engineering
- Licence en InformatiqueUVSQ2022Licence en Informatique
Certifications
- GCP Professional Data Engineer CertificationGoogle Cloud2025