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Jonathan KiJK

Jonathan Ki

Data Platform Engineer | Cloud Engineer | AWS

800 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jonathan

J’aide les entreprises à concevoir et mettre en place des plateformes data scalables sur AWS, de l’architecture à la mise en production.

Architecte Data & Cloud avec plus de 10 ans d’expérience, j’interviens sur des sujets de data platform, data engineering et structuration de fondations data durables.

Mon objectif : construire des plateformes robustes, évolutives et compréhensibles par les équipes pour éviter la dette technique et accélérer les usages data.

J’interviens notamment sur :

  • Architecture data sur AWS (data lake, lakehouse, data mesh)
  • Conception et optimisation de pipelines data
  • Structuration de plateformes data (stockage, orchestration, gouvernance)
  • Scalabilité, performance et bonnes pratiques
  • Accompagnement des équipes et leadership technique

AWS Authorized Instructor (Associate, Professional, Specialty)
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Bpifrance
    Data Platform / Cloud Architect (AWS) — Tech Lead
    SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
    novembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)
    Maisons-Alfort, France
    • Pilotage technique d’une data platform AWS supportant plusieurs cas d’usage en production
    • Conception et évolution d’architectures data scalables (data pipelines, stockage, orchestration)
    • Encadrement d’une équipe de 9 data engineers (lead technique, décisions d’architecture, bonnes pratiques)
    • Mise en place de stratégies de tests (unitaires & intégration) pour fiabiliser les pipelines data
    • Évaluation et intégration de nouvelles approches de stockage (ex : Apache Iceberg)
    • Contribution à des audits techniques et pilotage des plans d’amélioration

    Impact :
    • Amélioration de la qualité du code et des pratiques de data engineering
    • Renforcement de la robustesse et de la maintenabilité de la data platform

    Environnement :
    AWS (S3, Glue, Athena, Step Functions, API Gateway), Spark, ETL, Terraform, Jenkins, CI/CD, Apache Iceberg
    Data Engineering Infrastructure as code Tech Lead Architecture Cloud Terraform
  • AWS
    Formateur AWS agréé — AWS Authorized Instructor (Champion)
    HIGH TECH
    mars 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 3 mois)
    Paris, France
    • Animation de formations officielles AWS (fondamentaux à expert) auprès de professionnels IT et data
    • Intervention pour le compte d’AWS et de plusieurs AWS Training Partners
    • Formation sur les sujets cloud, architecture AWS, sécurité, IA Générative data engineering et bonnes pratiques
    • Adaptation des contenus et de la pédagogie en fonction des niveaux (débutant à avancé)
    • Accompagnement des équipes dans la montée en compétences et l’appropriation des architectures cloud

    Impact :
    • Accélération de la montée en compétence des équipes techniques et data
    • Amélioration de l’autonomie des équipes sur AWS et les plateformes data
    • Diffusion des bonnes pratiques d’architecture, de sécurité, d'IA Générative et de data engineering

    Langues : Français / Anglais
    Amazon Web Services Formation AWS Sécurité Cloud Gen AI Data Platform
  • Fortuneo
    Cloud Architect (AWS)
    BANQUE & ASSURANCES
    février 2024 - septembre 2024 (7 mois)
    Paris, France
    • Analyse et évolution d’une architecture serverless AWS supportant des uses cases critiques
    • Conception d’une architecture cible orientée scalabilité, sécurité et résilience
    • Mise en place de patterns asynchrones (event-driven, orchestration) pour améliorer la robustesse des traitements
    • Réalisation d'études sur les tests de charge pour valider le passage à l’échelle
    • Collaboration avec les équipes data, plateforme et engineering pour garantir la cohérence globale de l’architecture

    Impact :
    • Amélioration de la fiabilité et de la scalabilité des applications serverless
    • Alignement de l’architecture avec les enjeux de long terme de la plateforme
    • Réduction des risques liés aux montées en charge et aux pics d’activité

    Environnement :
    AWS (Lambda, Step Functions, EventBridge, S3, QuickSight), architectures serverless, event-driven
    Architecture Cloud Cloud AWS Architecture Data Infrastructure as code

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Formations

  • Information Technology and Software Engineering
    McMaster University
    2011
    Information Technology and Software Engineering
  • Ingenieur, Système d'information et Réseaux
    Ecole supérieure d'Ingénieurs en Génie électrique
    2011
    Ingenieur, Système d'information et Réseaux

Certifications

Compétences

Catégories