Description

Bienvenue sur mon profil ! Au cours des 7 dernières années, j'ai développé une expertise sur GCP, que j'ai consolidée par de multiples certifications. Je suis capable d'intervenir sur un large périmètre incluant l'architecture, la sécurité et le machine learning, avec un focus sur la data. Je peux donc vous proposer un accompagnement complet dans la réalisation de vos projets Data & Cloud.

🚀 Conception et mise en place de plateformes data à grande échelle

J’ai activement contribué à l’architecture et au développement d’une plateforme data robuste capable de traiter quotidiennement plusieurs téraoctets de données, en conjuguant performance, scalabilité et fiabilité.

🔧 Expertise en traitement de données : Batch & Streaming

J'ai implémenté de nombreux flux de données en batch ou en streaming, via des frameworks distribués tels que Dataflow et Apache Spark.

Je sais développer des ETL performants et maintenables grâce à Dataform ou DBT, pour orchestrer vos pipelines de transformation de données avec efficacité.

🌐 Déploiement d'API REST et intégration des systèmes

Je sais concevoir et déployer des API REST robustes et sécurisées, permettant d'exposer vos données.

🤖 Machine Learning & Intelligence Artificielle

Avec une bonne connaissance des principes et des outils de Machine Learning sur GCP (Vertex AI, TensorFlow, etc.), je peux vous aider à transformer vos données en modèles prédictifs performants pour vos besoins métier.

🛡️ Sécurité, FinOps, DevOps et gouvernance des données

Mon approche couvre également les enjeux stratégiques et opérationnels liés à l’usage du cloud :

Sécurisation des flux et des environnements (IAM, DLP, VPC, Encryption).
Optimisation des coûts (FinOps) pour une meilleure maîtrise budgétaire.
Automatisation des déploiements (CI/CD, Terraform).
Gouvernance des données

N'hésitez pas à me contacter pour échanger sur vos besoins et explorer ensemble des solutions adaptées.

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Sephora
Solutions Architect | Tech Lead Data
MODE & COSMÉTIQUES
juin 2022 - Aujourd'hui (4 ans)
Neuilly-sur-Seine, France
Le but de cette mission est de garantir le fonctionnement technique de la plateforme data
J’ai supervisé le bon fonctionnement technique de la plateforme data comprenant plusieurs centaines de téraoctets, plus de 2 000 tables, plus de 2 000 processus applicatifs et plus de 50 data ingénieurs
J’ai piloté le programme de gouvernance de la donnée axé sur l’amélioration de la qualité de la donnée et de la gestion de l’accès à la donnée
J’ai supervisé l’identification et la correction des failles de sécurité critiques des différents composants de la plateforme data
J’ai piloté les initiatives autour du finops pour la maîtrise des coûts de la plateforme data
Cloud Dataplex Data Quality Management Data Governance FinOps Google Cloud Platform (GCP) Programmation Python
Sephora
Data Engineer
MODE & COSMÉTIQUES
novembre 2019 - juin 2022 (2 ans et 7 mois)
Neuilly-sur-Seine, France
Le but de cette mission est de créer une plateforme data sur GCP
J’ai réduit de 30% le temps de développement et de test des pipelines de transformation de données en implémentant un framework de transformation de données basé sur Dataform et Cloud Composer
J’ai conçu un système d’orchestration de tâches performant et robuste basé sur Cloud Composer sur lequel sont orchestrés plus de 1 400 DAGs par jour
J’ai réduit les coûts d’orchestration de 40% grâce aux snapshots et en rationalisant les environnements Composer
J’ai développé des flux d'intégration de données en batch et en streaming à l'aide de Dataflow
J'ai créé des API Rest avec Spring Boot et déployé avec Cloud Run
Google Cloud Platform (GCP) Cloud Composer Apache Airflow Java Big Query Redis Dataform Dataflow Google Kubernetes Engine (GKE) Docker
DANONE
Machine Learning Engineer
mai 2019 - novembre 2019 (6 mois)
Le but de cette mission était de classifier des articles sur l'oncologie en fonction de leur degré de pertinence: Très pertinent, Moyennement pertinent, Pas pertinent.
J'ai développé, mis en production et maintenu un modèle de machine learning pour prédire si un article issu de la littérature sur l'oncologie était pertinent pour l'équipe de recherche de Danone ou pas
Outils: GCP, Python3, Vertex AI, Firestore, App Engine, Cloud Functions
Google Cloud Platform (GCP) Programmation Python Vertex AI Firestore Google App Engine Google Cloud Functions