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Florent J.FJ

Florent J.

Supermalter

Data Engineer

600 €/jour
5 projets
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Florent

En tant que data engineer spécialisé et machine learning engineer, j'ai acquis une expérience significative dans le développement de pipelines de traitement de données en Spark Scala et la mise en place de nouvelles fonctionnalités backend. J'ai également intégré avec succès des techniques de machine learning pour enrichir le traitement des données, démontrant une solide expertise dans le domaine.

Ma pratique de Terraform pour déployer des services et des pipelines sur des environnements cloud illustre ma maîtrise des technologies d'infrastructure. De plus, j'ai géré des infrastructures multicloud comprenant AWS, GCP et Digital Ocean, avec une expérience notable dans la migration de workflows entre différentes plateformes.

J'ai contribué à l'implémentation de fonctionnalités pour des clusters ElasticSearch et mis en œuvre des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer les capacités de recherche d'informations. Dans ce cadre, j'ai développé une API pour intégrer ces modèles NLP, que j'ai déployée sur des plateformes cloud.

En plus de cela, j'ai développé, déployé et monitoré des API intégrant des algorithmes de machine learning, établi des pipelines CI/CD automatisées, géré des bases de données de types variés, et mis en place un serveur MLFlow pour le versioning de modèles.

En résumé, mes compétences clés englobent l'ingénierie de données, le machine learning, le NLP, le développement backend, la gestion de bases de données, le déploiement de services sur des plateformes cloud, et la mise en place de pipelines CI/CD.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Carrefour
    Data Engineer
    GRANDE DISTRIBUTION
    décembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 6 mois)
    Massy, France
    Data Engineer dans l'équipe client de la plateforme data groupe (Phénix). J'ai développé des jobs de traitements données en streaming et en batch.
    Apache Spark Apache Kafka Kafka Streams Google cloud Big Query
  • Chronotruck
    Machine Learning and Data Engineer
    EDITION DE LOGICIELS
    janvier 2023 - juillet 2023 (6 mois)
    Paris, France
    En passant freelance chez Chronotruck j'ai pu continuer mes précédentes missions (voir paragraphe précédent) mais également :
    -Passer une partie de notre infrastructure chez GCP, avec l'utilisation de Big Query et de Composer (service Airflow managé de GCP).
    -Migrer nos dags depuis notre Airflow vers Composer.
    -Mettre en place les différents environnements de prod, preprod et dev pour Big Query et Composer.
    -Réaliser les connexions multicloud entre GCP et nos bases de données Digital Ocean, avec la réplication de nos données dans Big Query et l'accès à nos BD par Composer.
    Google cloud Big Query Composer GCP Datastream Cloud
  • Chronotruck
    Machine Learning and Data Engineer
    EDITION DE LOGICIELS
    avril 2022 - janvier 2023 (9 mois)
    Paris, France
    Chronotruck est une plateforme de mise en relation en temps réel entre expéditeurs de marchandises et transporteurs professionnels. J'ai intégrer l'équipe data en tant que Machine Learning Engineer et Data Enginneer.

    Mes missions ont été :
    -Développer, déployer et monitorer des API avec les algorithmes de machine learning développé par Chronotruck.
    -Gérer le Airflow et les pipelines de données, ajouter des nouvelles pipelines de données.
    -Conteneurisé notre airflow, mettre en place une pipeline de CI/CD automatisé avec l’exécution de tests, le stockage des images dans ghcr, le déploiement automatique sur nos serveurs de prod et de preprod.
    -Développer de nouveaux algorithmes pour Chronotruck.
    -Manager les bases de données côté équipe Data. Nous utilisons Postgresql hébergé chez Digital Ocean.
    -Développer et déployer des webhooks.
    -Mise en place d'un serveur MLFlow pour le verionning de nos modèles et de nos artifacts ainsi que de l'audit.
    -Mise en place de Great Expectations pour valider nos données.
    Python Airflow PostgreSQL Docker MLflow

Avis

5,0

sur 1 évaluation

R

Romain

Orange Business Services - Lyon

Avis laissé le 16.06.2025

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Formations

  • Ingénieur
    Polytech Paris-Saclay
    2019
  • Executive MBA - Management et Administration des Entreprises
    IAE Paris Sorbonne Business School
    2020

Certifications

Compétences

Catégories

  • Autre