À propos de Guillaume
Je transforme les organisations qui ont des données mais qui décident encore au ressenti.
Pendant 10 ans, j'ai piloté des opérations sous tension : planification TGV, supply chain, management de 500+ agents.
Des contextes où l'absence de la bonne information coûte cher : en décisions tardives, en conflits, en temps brûlé.
J'ai vu de l'intérieur ce que coûte une organisation qui fonctionne sans les bonnes données au bon moment. Aujourd'hui j'utilise cette expérience pour diagnostiquer ce qui bloque vraiment, construire ce qui change les choses, et m'assurer que les équipes se l'approprient.
Ce que je fais concrètement :
- Diagnostic terrain : interviews équipes, analyse des données existantes, cartographie des frictions et des coûts cachés
- Build : pipelines de données, dashboards actionnables, alerting temps réel, automatisations, architecture data
- Adoption : accompagnement des équipes, formation, suivi des KPIs, validation des résultats
Pourquoi moi ?
Je ne livre pas des outils. Je résous des problèmes opérationnels par la data, et je reste jusqu'à ce que les équipes s'en emparent vraiment.
Mon background terrain (5+ ans de management opérationnel avant la data) fait que mes diagnostics trouvent des choses que les profils purement techniques ne voient pas.
Quelques preuves :
- SNCF : conflits sociaux sur 500 agents résolus par un outil de transparence data partagé managers/agents
- SNCF : produit data temps réel + alerting TGV — de plusieurs dizaines de minutes à quelques minutes pour décider en situation perturbée
- ITSAP : refonte architecture monolithique — de 38 à 930 tests unitaires, maintenable par l'équipe en place
- Mondial Relay : +1 248h/an gagnées par automatisation, adoption dashboards 100% management
Mon mode de travail :
Remote par défaut. Déplacements ponctuels possibles lorsque pertinent (interviews terrain).
Disponible pour nouvelles missions.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Bruxelles (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Mondial RelayData Transformation Lead | Transformation pilotage opérationnelLOGISTIQUE & SUPPLY CHAINoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Lille, FranceContexteRéseau de lockers en forte croissance sur le marché européen, 10000+ machines sur segment BeNeFraLux, groupe international (EU), pilotage multi-prestataires en production opérationnelle.Ce que j'ai fait- Mise en place d'une infrastructure data pour l'équipe support technique, là où il n'y avait que des Excel dispersés.- Diagnostic des process existants, identification de 6 sources de données critiques et mise en place de 5 pipelines de collecte et traitement quotidien.- Refonte des dashboards Power BI pour les rendre actionnables par les équipes et le management.- Pilotage des prestataires par les données : SLA, coûts, performance opérationnelle.- Accompagnement terrain des équipes pour identifier et supprimer les frictions quotidiennes.- Mise en oeuvre de la stratégie Data du groupe dans un contexte international.Résultats- Passage d'un mode pompier à un mode data-driven : les équipes évaluent désormais chaque nouveau besoin sur la base de données fiabilisées avant d'agir, gain potentiel estimé, récurrence identifiée, automatisation tâche déclenchée si récurrente.- +1 248h/an gagnées par automatisation des tâches redondantes, environ 2h par collaborateur par semaine- Adoption des dashboards : +80% collaborateurs, 100% management- 11 sources de données traitées et analysées quotidiennement : incidents production, prestations, budgets, SLA, efficacité métierStackDatabricks · Delta Lake · Power BI · Python · SQL · Spark · APIs · Jira · Atlan · SharePoint
- ITSAP - Institut de l'abeilleTech Lead Data Archiecture | Refonte infrastructure & coaching équipeCENTRES DE RECHERCHEoctobre 2025 - janvier 2026 (3 mois)Paris, FranceContextePlateforme IoT dédiée aux apiculteurs, suivi en temps réel de ~10 000 balances connectées et gestion des emplacements de ruchers pour 5 000 utilisateurs mensuels actifs.Architecture existante en dette technique critique : code legacy, absence de tests, cycles de livraison lents : l'innovation était compromise.Le client envisageait une migration Kubernetes, solution techniquement trop complexe pour leur contexte réel.Ce que j'ai fait- Audit complet de la codebase : identification de la dette technique, des vulnérabilités et des mauvaises pratiques bloquant la delivery- Conseil et recadrage de l'approche architecture : recommandation d'un reverse proxy NGINX en lieu et place de Kubernetes, mieux adapté au volume réel, moins coûteux, maintenable par l'équipe en place- Roadmap architecture sur 3 axes : scalabilité, résilience, optimisation des coûts- Refactorisation progressive du code legacy, patch des vulnérabilités, optimisation SQL/NoSQL et réécriture des requêtes critiques- Implémentation d'une stratégie de testing complète : tests unitaires et d'intégration- Coaching équipe : code reviews structurées, rituels agiles, gestion du backlog et des issues GitLab, guidelines architecture documentéesRésultats- Latence requêtes : de +30 secondes à moins de 5 secondes (latence divisée par 6)- Couverture de tests : +937% — de 38 à 900+ tests unitaires- Équipe autonome à l'issue de la mission : capable de poursuivre le développement, la maintenance et les déploiements futurs sans intervention externe, avec des pratiques d'architecture solides en place- Décision architecture validée : le choix NGINX s'est révélé plus adapté, moins coûteux et plus maintenable que Kubernetes pour ce contexteStackPython · SQL · PostgreSQL · MongoDB · NGINX · Git · GitLab · CI/CD · Docker · Agile/Scrum
- SNCFData Product Lead | Réactivité opérationnelle temps réelTRANSPORTSdécembre 2024 - mai 2025 (5 mois)Lille, FranceContexteCentre de planification opérationnelle des agents TGV. 300+ agents roulants, 8 gestionnaires de production.En situation perturbée : retards, incidents, suppressions ; les gestionnaires pilotaient la production sans visibilité temps réel consolidée.L'information arrivait par téléphone, fragmentée, avec du délai.Chaque décision déclenchait des effets en cascade sur le reste de la production.Conséquences : ruptures de concentration permanentes, stress décisionnel élevé et prise de décision tardive.Ce que j'ai fait- Discovery complète : audit des process de production, interviews gestionnaires et agents terrain pour identifier les vrais freins à la réactivité- Vision et cadrage produit : roadmap orientée valeur métier, user stories, priorisation backlog sur Jira- Architecture data temps réel : pipeline Kafka pour ingérer les flux de circulations et alertes en ligne, traitement et modélisation des données décisionnelles- Power BI avec KPIs critiques + alerting automatique : les gestionnaires reçoivent l'information sans avoir à la chercher- Mise en place des rituels Agile/Scrum avec les équipes pour le développement de l'applicatif- Adoption et conduite du changement : formations utilisateurs, accompagnement post-lancement, appropriation des outilsRésultats- 500 événements traités automatiquement par jour, flux de circulations et alertes terrain- 300 alertes critiques journalières notifiées en temps réel aux gestionnaires de production, l'information arrive avant que la situation se dégrade- Prise de décision en situation perturbée : de plus de 5 minutes à moins de 2 minutes par ressource- Appels entrants/heure perturbée : de 15-20 à moins de 5, division par 3- Ruptures de concentration quasi-éliminées : les gestionnaires restent focus sur leur tâche, l'alerting gère l'information entranteStackPython · SQL · Kafka · Power BI · Jira · Agile/Scrum
Avis
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- Data EngineerDatascientest2024Data Engineer
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- AWS cloud practitionerAmazon Web Service2024
- Data ScientistMines de Paris PSL2023
Compétences
Catégories
- Autre