À propos de Jordan
A travers mes différentes expériences, je me suis orienté vers la Data Science, un domaine qui me passionne. Mon parcours me permet, aujourd'hui, d'être polyvalent sur les projets orientés Data Science et présent sur toute la chaîne de production.
Je pourrais vous accompagner dans plusieurs domaines : le développement en Python, la data science, le data management et le data engineering.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris 15e Arrondissement (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 40 km)
Expériences
- JCDecauxSenior Data Engineeraoût 2023 - février 2026 (2 ans et 6 mois)Neuilly-sur-Seine, FranceModern Data Architecture & Lakehouse• Conception et implémentation d’un Data Lake centralisé reposant sur le framework Data Vault 2.0 et le formatde table ouvert Apache Iceberg et AWS GLUE pour le datacatalog.• Mise en place d'une architecture assurant une traçabilité complète des données historiques et une scalabilitéoptimale pour répondre aux volumes d’audience internationaux.Ingestion de Masse & Data Excellence• Développement et maintenance de pipelines ETL complexes pour l’ingestion de flux socio-démographiquesmassifs (plusieurs millions de lignes par mise à jour).• Pilotage de la fiabilité des données par l’implémentation de Data Contracts CLI et l'automatisation de lavalidation des schémas.• Intégration de suites de tests rigoureuses avec Great Expectations et Elementary directement au sein despipelines de production pour assurer la cohérence des données.Stratégie d’Orchestration & Performance OLAP• Pilotage de workflows critiques sous Airflow pour le core business, complété par le déploiement d’une stackagile sous Kestra pour les besoins typés start-up.• Pilotage de la migration d'Airflow (version 2.5 vers 2.10), optimisant la stabilité et les fonctionnalités del'orchestration du core business.• Optimisation de l’écosystème analytique associant PostgreSQL, DBT et ClickHouse pour permettre des analysesOLAP haute performance.
- ARTUR'INData Engineer & ProductManager (Rôlemai 2022 - juillet 2023 (1 an et 2 mois)Paris, FranceFondations & Architecture Data :
- • Conception et déploiement de l’architecture ETL initiale de la société.
- • Mise en place de pipelines robustes sous Python et Prefect pour automatiser la collecte, le nettoyage et l’ingestion de donnéeshétérogènes.
- • Gestion autonome du cycle de vie des applications (Dockerisation, déploiement sur AWS EC2/ECR)
Product Management & Discovery- • Lead sur la phase d’immersion auprès des départements CSM, Marketing et Sales.
- • Identification des points de friction opérationnels et définition d’une roadmap de productivité basée surl’exploitation des données.
- • Pilotage de bout en bout de la refonte de l’outil métier (Back-Office) : interviews utilisateurs, spécifications fonctionnelles détaillées et prototypage UX/UI sous Figma.
IA & Optimisation de la Vélocité- • Intégration de briques d’Intelligence Artificielle (NLP/LLM) pour l’automatisation de la génération de contenus.
- • Développement d'outils de classification de thématiques, permettant une augmentation drastique de la vélocitéde production des rédacteurs.
Environnement technique : Python, Prefect, AWS (EC2, ECR, RDS, S3), Django ORM and API, Docker, PostgreSQL,Figma, Méthodologie Agile (Sprints de 2 semaines) - SUEZData Engineer & Scientistnovembre 2020 - mai 2022 (1 an et 6 mois)Lutte contre la Fraude & Ingénierie de Données
- • Conception d’un moteur de détection avancé agrégeant des données hétérogènes.
- • Nettoyage et préparation de datasets massifs (Incluant des coordonnées géospatiales, des historiques de consommation complexes et des données contractuelles)
Machine Learning & Détection d’Anomalies :- • Développement d’algorithmes d’Unsupervised Learning (clustering et isolation forest) pour identifier des comportements de consommation atypiques.
- • Utilisation du voisinage géographique pour normaliser les profils de consommation
- • Isolation des dérives statistiques avec précision.
Environnement technique : Python, AzureML, Scikit-learn, MySQL, Azure DevOps (CI/CD), Docker, Pandas,GeoPandas.
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- Master 2 Big Data et fouille de donnéesUniversité Paris 8 Vincennes Saint-Denis2019Cette formation en deux ans vise à former des ingénieurs-experts en Big Data et en Recherche & Développement (exploration, analyse, exploitation et optimisation de grandes masses de données) Les compétences développées allient à la fois de l’informatique, des mathématiques mais aussi des humanités numériques comme la sémantique par exemple : • Concevoir, optimiser, analyser et implémenter des systèmes complexes pour l’extraction de données • Assurer la sécurité des systèmes d’information • Maîtrise des outils informatiques et mathématiques pour l’analyse automatique • Maîtrise des langages de programmation évolués et des algorithmes pour l’analyse de données massives • Capacité de conseil et de formation sur l’élaboration des supports • Capacité à comprendre les besoins et à les analyser en proposant des solutions Mémoire de Master 1 réalisé: « Comment améliorer la lecture automatisée de plaques d’immatriculation ? ». Note obtenue : 17/20 Mémoire de Master 2 réalisé: « Comment améliorer la lecture automatisée de plaques d’immatriculation ? ». Note obtenue : 19/20
- Licence informatiqueUniversité Paris 8 Vincennes Saint-Denis2016