Description

Data Engineer | Data Scientist spécialisé dans la conception de pipelines ETL/ELT, la migration de données vers le cloud (Snowflake, GCP, AWS) et l’industrialisation de modèles Machine Learning.

J’accompagne les entreprises dans leurs projets data à travers :

La migration et modernisation d’infrastructures (OnPrem → Cloud, AWS → GCP/Snowflake).
La mise en place de pipelines de données robustes et scalables (Prefect, Airflow, dbt).
L’optimisation et le déploiement de modèles ML (XGBoost, PyTorch, TensorFlow) dans des environnements cloud et conteneurisés.
Le FinOps/MLOps, pour optimiser coûts, monitoring et déploiement des solutions ML sur GCP.

Curieux, rigoureux et orienté résultats, j’ai déjà mené à bien des missions pour des grands groupes tels que Crédit Agricole, Bouygues Telecom, Etam Groupe, Airbus Defence and Space.

Basé en Île-de-France | Missions France & Remote

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Crédit Agricole
FinOps / MLOps Engineer
BANQUE & ASSURANCES
juin 2025 - octobre 2025 (4 mois)
Montrouge, France
Mission stratégique de migration et de gouvernance des ressources cloud, dans un contexte de rationalisation des coûts et de modernisation des infrastructures (Passage OnPrem vers le Cloud).
Mise en place d’une stratégie FinOps sur GCP : suivi, reporting, et alerte en temps réel sur les dépenses GCP. Mise en place d’une stratégie pour optimiser les dépenses.
Déploiement d'outils ETL sur GCP.
Google Cloud Platform (GCP) Snowflake FinOps ETL
Groupe ETAM
Data Engineer / Data Scientist
GRANDE DISTRIBUTION
août 2024 - juin 2025 (10 mois)
Clichy, France
Mission de refonte complète d’un modèle de prévision des ventes et migration depuis AWS vers Snowflake, alliant ingénierie des données et machine learning dans un contexte multi-pays et multimarques.
Migration des données AWS et fichiers plats vers Snowflake sur GCP.
Création d’ETL avec Prefect.
Refonte et optimisation d’un pipeline ML (XGBoost) en Python pour la prédiction des ventes.
Application Streamlit pour saisie métier.
ETL Python Snowflake Google Cloud Platform (GCP) Prefect
Bouygues
Data Engineer
TÉLÉCOMMUNICATIONS
mars 2024 - juillet 2024 (4 mois)
Issy-les-Moulineaux, France
Projet de développement d’un moteur de calcul SQL pour estimer les ventes produits dans les 650 magasins physiques de Bouygues Telecom.
Création d’un moteur de calcul des ventes intégrant des règles métiers dynamiques, basé sur Teradata, Informatica, et SQL.
Conception et automatisation de pipelines ETL pour collecter, traiter et agréger les données des différents points de vente et produire les KPIs pertinents pour les équipes métier.
SQL Analyse de données ETL Teradata Informatica