À propos de Ely
Spécialiste en conception d'architectures data scalables capables de traiter des millions d'événements en production. J'accompagne les grands comptes (EDF, GEODIS) dans leurs transformations Big Data : migrations cloud, plateformes temps réel, sécurité & conformité RGPD.
Mon approche -> Optimiser chaque maillon de la chaîne data pour garantir performance, résilience et intégrité des données.
Certifié AWS, Azure, Dataiku, Snowflake, Kubernetes et Google, je suis adepte de l'apprentissage continu.
Secteurs d'intervention : Énergie/Nucléaire, Logistique, Industries réglementées
Disponible pour missions longues (6+ mois) ou accompagnements stratégiques sur défis de scalabilité et optimisation d'infrastructures de production.
Portfolio : elysene.engineering
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Bordeaux (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km)
Expériences
- EDFData Engineer - Expert NiFiENERGIEoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Bordeaux, FranceContexte :Migration de millions de métadonnées et documents sensibles dans un environnement réglementé et sous contraintes de sécurité strictes.Réalisations :>Pilotage de la migration de millions de métadonnées et documents critiques depuis Oracle (PL/SQL) vers AWS Aurora PostgreSQL via Apache NiFi et Kafka>Développement ETL avancé (SQL/Python/Groovy) pour traiter des structures de données complexes et sensibles>Mise en œuvre de processus d'anonymisation et de pseudonymisation des données sensibles conformes aux exigences sécuritaires du secteur>Amélioration du débit de migration (x2) par tuning des clusters NiFi>Supervision infrastructure AWS (ECS Fargate) et maintien en condition opérationnelle (MCO) via CloudWatch>Automatisation CI/CD (GitLab) et gestion Infrastructure as Code (Terraform/Terragrunt) pour garantir la traçabilité et la reproductibilité>Migration de la plateforme GED Nuxeo vers AWS avec gestion sécurisée des binaires (S3) et métadonnées (PostgreSQL)▶Résultat :>Migration de cinq unités majeures avec 0 perte de données>100% de disponibilité maintenue en production>Conformité totale aux normes de sécurité du secteur.Stack : AWS (ECS Fargate, Aurora PostgreSQL, S3, CloudWatch), Kafka, NiFi, Terraform / Terragrunt, GitLab CI/CD, Nuxeo Platform, REST API, Oracle Database, Python, SQL
- GEODISData EngineerLOGISTIQUE & SUPPLY CHAINaoût 2023 - septembre 2025 (2 ans et 1 mois)Levallois-Perret, FranceContexte :Conception et industrialisation d'une plateforme Big Data temps réel pour le monitoring IT et la gouvernance des données sensibles (RH/Finance) avec contraintes de sécurité et conformité RGPD.Réalisations :Architecture Big Data & Ingestion temps réel :>Mise en place de flux d'ingestion et transformation temps réel (NiFi, Kafka, Spark) pour traiter plusieurs millions d'événements quotidiens>Architecture de données multiniveau (Raw → Clean → Functional) sur tables Apache Iceberg/Hive pour optimiser versioning et performances>Capture et streaming de +20 flux API via Kafka avec stockage distribué sur Cloudera Data Platform>Développement de pipelines d'enrichissement sémantique et nettoyage sous Dataiku DSSSécurité & Conformité RGPD :>Implémentation d'un moteur de Row Level Security (RLS) dynamique sous PySpark intégrant Azure AD pour contrôle d'accès multi-axes>Mise en place de processus systématiques d'anonymisation et pseudonymisation des données sensibles RH/Finance dans les pipelines>Cartographie automatisée des accès individuels via Azure AD et LDAP pour traçabilité complète>Solution d'extraction automatisée via Azure Functions (Python) avec stockage sécurisé sur Azure SQLDevOps & Automatisation :>Automatisation complète du déploiement (jobs Spark, DAGs Airflow) via Ansible et Azure DevOps sur 4 environnements (Dev/UAT/Recette/Prod)>Portabilité de l'infrastructure garantissant la reproductibilité des déploiements▶Résultats :>Réduction de 50% du temps moyen de résolution des incidents IT grâce à l'amélioration du monitoring>Économie de 20% sur les coûts de licences Power BI (détection automatique des comptes inactifs)>100% de conformité RGPD sur les rapports sensibles RH/Finance>Gain significatif de productivité pour l'équipe administrationStack : Dataiku DSS, Spark (PySpark, Scala), Kafka, NiFi, Hive/Iceberg, HDFS, Airflow, Cloudera Data Platform, Azure DevOps, Ansible
- ReglightCo-FounderENVIRONNEMENTmars 2025 - août 2025 (5 mois)Paris, FranceContexte :Conception et développement d'une plateforme SaaS d'analyse réglementaire ESG utilisant l'IA générative pour automatiser l'extraction et l'analyse de documents CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive).Réalisations :Architecture IA & Recherche Intelligente :>Conception et implémentation d'un moteur de recherche vectorisé basé sur RAG (Retrieval Augmented Generation) avec Azure OpenAI>Intégration d'Azure AI Search pour l'analyse sémantique et la recherche vectorielle sur documents juridiques complexes>Développement de pipelines Python pour l'extraction, transformation et indexation automatisée de données réglementaires vers PostgreSQLSécurité & Architecture Cloud :>Conception d'une architecture multi-tenant sécurisée (isolation des données clients au niveau applicatif et stockage)>Mise en conformité RGPD avec garantie de confidentialité des rapports financiers sensibles>Déploiement sur Azure Cloud avec Azure Functions pour le traitement asynchrone▶Résultats :>Accélération significative du temps de reporting réglementaire ESG>100% de conformité RGPD et sécurité des données clients garantie>Solution MVP opérationnelle en 6 mois avec architecture scalableStack : Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Functions, Azure Cloud, PostgreSQL, Python, RAG (Retrieval Augmented Generation), REST API
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