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Maxime LemaitreML

Maxime Lemaitre

Data Engineer | DataOps | Architect 📈

600 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Maxime

💡 J’aide les entreprises Ă  concevoir des plateformes data modernes, Ă©volutives, fiables et optimisĂ©es. J'interviens sur tout le spectre du data engineering, de la conception de la data platform Ă  la modĂ©lisation pour rĂ©pondre aux problĂ©matiques mĂ©tier.

Certifié AWS Solutions Architect Associate, Hashicorp Terraform Associate, Snowflake SnowPro Core, dbt developper et Astronomer Airflow dag Authoring et dlt Advanced ELT Specialist.

Avec plus de 15 ans d’expĂ©rience en backend engineer, DevOps, analytics engineer et data engineer, je suis polyvalent, capable de monter rapidement en compĂ©tence sur tout environnement.

đŸ—ïž Data Platform Architecture
⏔ Concevoir des plateformes data (batch, streaming) sur le cloud AWS avec Terraform
⏔ SĂ©lectionner le meilleure stockage (datawarehouse, datalake), outils de transformation (dbt, Athena, Polars) et mĂ©thodes de dĂ©ploiement des assets aux Ă©quipes
⏔ Organiser un datalake S3 et structurer un datawarehouse comme Snowflake
⏔ Utiliser efficacement duckdb


🔧 Data Pipeline Design & Orchestration
⏔ Construire et enrichir des pipelines ETL/ELT avec des outils comme dbt/Python
⏔ Migrer des workflows legacy vers des orchestrateurs comme Airflow/Dagster
⏔ ImplĂ©menter des workflows modulaires, testables et maintenables
⏔ IntĂ©grer des sources avec des outils comme Airbyte/dlt

⚡ Performance & Costs
⏔ Optimiser les les coĂ»ts d'une platforme data
⏔ Optimiser les datawarehouses comme Redshift/Snowflake pour rĂ©duire les temps de traitement
⏔ Optimiser les requĂȘtes SQL afin de rĂ©duire les temps de transformation

📊 Data Delivery & Reliability
⏔ Garantir une livraison fiable des assets aux outils BI et aux Ă©quipes internes (data scientists, data analysts)
⏔ Transformer les donnĂ©es brutes en data models documentĂ©s avec dbt
⏔ Mettre en place la data quality et observability sur les pipelines/assets
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complÚte

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)

Expériences

  • TheFork
    Senior Data Engineer
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Paris, France
    ⚙ Environnement technique
    Airflow (EKS/Helm/Kubernetes), dbt, AWS (S3/Athena), Snowflake, Terraform, Postgres, Github, Docker
    Kubernetes Airflow Snowflake Amazon Web Services Python
  • Believe
    Senior Data Engineer
    juillet 2025 - décembre 2025 (5 mois)
    Paris, France
    🎯 Missions
    ▾ Responsable principal des jeux de donnĂ©es Finance, avec la gestion de plus de 30 sources de donnĂ©es et la traduction des besoins mĂ©tiers en modĂšles fiables et prĂȘts pour l’analyse
    ▾ InvestiguĂ© et rĂ©solu un incident de production impactant les donnĂ©es Spotify Discovery Mode, rĂ©tablissant la fiabilitĂ© des donnĂ©es et la confiance des parties prenantes
    ▾ AmĂ©liorĂ© le pipeline TikTok Virality / TuneCore Conversion Funnel en ajoutant des analyses par pays et des dimensions spĂ©cifiques aux plateformes
    ▾ IdentifiĂ© et corrigĂ© plus de 25 problĂšmes de qualitĂ© des donnĂ©es, renforçant la prĂ©cision, la cohĂ©rence et la confiance dans les datasets
    ▾ ProposĂ© et mis en Ɠuvre des optimisations Snowflake, incluant le refactoring de requĂȘtes et de modĂšles, des stratĂ©gies incrĂ©mentales et une meilleure utilisation des warehouses, rĂ©duisant le gaspillage de calcul et amĂ©liorant les performances

    ⚙ Environnement technique
    AWS (lambda/step function/s3/batch), Snowflake, Terraform, Pulumi, Sqitch, Postgres, Gitlab, Docker
    Snowflake AWS SQL Python Data Governance
  • MadKudu
    Staff Data Engineer
    mai 2023 - avril 2025 (1 an et 11 mois)
    Paris, France
    🏱 Contexte
    J'étais responsable de la plateforme data et de l'infrastructure cloud AWS.
    En tant que principal interlocuteur entre CTO et produit, mon objectif était
    de dĂ©velopper une plateforme data scalable, fiable et eïŹƒciente, tout en
    alignant les contraintes techniques avec les objectifs stratégiques.

    🎯 Missions
    ▾ Mise en place du pipeline MadKudu Copilot pour 100+ clients B2B Saas.
    ▾ Ajout de nouvelles sources, enrichissant ainsi les signaux de la plateforme.
    ▾ Mise en place d’une data API en python rĂ©duisant le temps d’accĂšs aux insights et
    facilitant l’interconnexion avec les autres systùmes.
    ▾ RĂ©duction des coĂ»ts de l'infrastructure AWS de 40 %.
    ▾ Optimisation des pipelines de scoring de leads existants, amĂ©liorant la
    précision et la fiabilité des données produites, 500+ problÚmes corrigés.
    ▾ Gestion du cloud AWS avec 15+ applications, amĂ©liorant la disponibilitĂ© et
    vitesse de déploiement à quelques minutes via gitops.
    ▾ Mise en Ɠuvre d’un streaming pipeline pour le tracking produit.
    ▾ DirigĂ© 4 Ă©quipes T-shaped en gĂ©rant les roadmaps, milestones, rituels d’
    équipe et les échanges avec le produit.

    ⚙ Environnement technique
    AWS, Node.js, Snowflake, Redshift, Athena, Terraform, dbt, Airflow, DuckDB/MotherDuck,
    Postgres, dlt, GitHub, Docker.
    Amazon Web Services Terraform DBT Airflow DuckDB

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Formations

  • Master's degree
    ISEN - Page Ă©cole - École d'ingĂ©nieurs des Hautes Technologies et du NumĂ©rique
    2005
    Master's degree

Certifications

Compétences

Catégories