À propos de Mickaël
Consultant data engineering senior avec 26 ans d'expérience en développement logiciel dont les 6 dernières années spécialisé en ingénierie data, j'accompagne les entreprises dans la conception et la mise en œuvre de leurs plateformes data modernes, de l'architecture à la production.
Ce que je peux vous apporter :
✓ Architecture & Migration : Conception de plateformes data (data mesh, architecture distribuée), migration batch vers streaming temps réel, modernisation d'infrastructures
✓ Implémentation technique : Pipelines data robustes (batch/streaming), infrastructure as code (Terraform), intégration cloud (AWS, Databricks), conformité GDPR
✓ Autonomisation d'équipes : Formation technique, documentation, mise en place de standards et best practices, accompagnement au changement
Ma valeur ajoutée :
Mon profil atypique - 16 ans d'entrepreneuriat suivi de 6 ans en data engineering - me permet d'allier vision produit et expertise technique approfondie. Je comprends vos enjeux business autant que vos défis techniques.
Résultats concrets :
Sur ma dernière mission (plateforme streaming 50M+ utilisateurs), j'ai permis le passage de 0 nouveaux produits data à 10 produits streaming en production, time-to-market ramené à 4 semaines, 5 équipes domaines autonomes sur leurs data products, architecture data mesh opérationnelle.
Types de missions que je gère :
- Conception et implémentation de plateformes data (data lake, data mesh, lakehouse)
- Architecture et développement de pipelines streaming temps réel
- Migration vers le cloud (AWS, Azure, Databricks)
- Mise en conformité GDPR et gouvernance data
- Refonte d'architectures legacy et optimisation de coûts
- Montée en compétences d'équipes data
Stack technique : AWS (Kinesis, Firehose, Lambda, S3, Glue, EMR), Databricks (Unity Catalog, Spark Declarative Pipeline), Terraform, Airflow, Python, Docker, DataHub
Basé à Lyon, disponible en remote ou sur site. Discutons de votre projet data !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 30 km), Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- BedrockTech Lead | Data EngineerEDITION DE LOGICIELSavril 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 2 mois)Lyon, FranceContexte : Bedrock Streaming (groupe RTL/Bertelsmann) opère les plateformes de streaming vidéo M6+, RTL+, Videoland - 50M+ utilisateurs.Mission : concevoir et implémenter la nouvelle plateforme analytique data mesh au sein d'une équipe de 5 (flat organization).Défi : L'équipe data centralisée était un goulot d'étranglement: quasi-zéro nouveau produit data en 2024, time-to-market de plusieurs mois, intégration de nouveaux clients bloquante.Ce que j'ai mis en œuvre:
- Architecture : Migration data lake centralisé vers data mesh décentralisé. Conception architecture streaming: DynamoDB → Kinesis → Firehose → S3 → Databricks Spark Declarative Pipeline
- Infrastructure as Code : 7 Modules Terraform réutilisables (AWS : IAM, S3, KMS, Kinesis, Firehose, Lambda + Databricks : Unity Catalog, pipelines, jobs, alerts). Versioning sémantique.
- GDPR & Governance : Implémentation GDPR by design (tagging PII bi-weekly, droit à l'oubli sous 30j, audit trail), lineage tracking (DataHub + Unity Catalog), catalogage automatique. Membre comité data gouvernance.
- Enablement : Accompagnement de 4 équipes domaines (User, Payment, Catalog, Audience, Content) via workshops, pair programming, ADRs, unbooks GitHub, Slack dédié par domaine.
- IA assistée : Agent doc automatisé (Claude intégré VSCode), planification de migrations complexes, revue de PR et IaC.
Résultats mesurables :✓ 0->10 nouveaux produits streaming en 2025✓ Time to market : 4 semaines (vs plusieurs mois)✓ 5 domaines autonomes en production✓ Batch quotidien → near real-time✓ 7 modules Terraform réutilisables livrés✓ Architecture data mesh opérationnelle — migration de 5 domaines en cours (H1 2026)Stack : AWS (Kinesis, Firehose, Lambda, S3, KMS, Glue) • Databricks (Unity Catalog, Spark Declarative Pipeline) • Terraform • Python • DataHub • GitHub Actions - Campus Numérique in The AlpsFormateur DataEDUCATION & E-LEARNINGjanvier 2024 - mai 2025 (1 an et 4 mois)Grenoble, FranceFormateur au Campus Numérique In the Alps, j'accompagne des apprenants Data Analyst/Engineer en voie de professionnalisation :Pédagogie active : 10% théorie / 90% pratique, approche projet-based centrée sur le "learning by doing"Domaines enseignés : ETL/ELT (Airflow, Docker), modélisation de données (UML, formes normales), data warehousing, big data (PySpark, architecture distribuée), cloud (Azure Synapse Analytics, Data Factory, Databricks)Accompagnement personnalisé : Support individuel adapté aux niveaux, mentoring sur projets réels, préparation à l'emploiApproche : Faire parler les apprenants pour les guider vers la solution plutôt que donner directement la réponse. Développer l'autonomie et la capacité de résolution de problèmes.Technologies : Python, SQL, Airflow, Docker, Azure, PySpark
- TVTYData EngineerEDITION DE LOGICIELSmars 2021 - septembre 2023 (2 ans et 6 mois)Lyon, FranceContexte : Nielsen | TVTY mesure l'impact des campagnes TV sur le trafic web de 100+ annonceurs internationaux (Carglass, Dyson, Verisure).Pipeline data : collecte tag JavaScript → enrichissement APIs (Google Analytics, Ads) → transformation (attribution impact spots, agrégations) → exposition base de données.Défi principal : Anticipation dépréciation cookies tiers par les navigateurs, menaçant le cœur du modèle de collecte. Besoin urgent de refonte du système tracking tout en maintenant la continuité de service pour 100+ clients.Ma mission :Au sein d'une équipe data de 5 personnes en Scrum, j'ai assuré le maintien et l'évolution de l'infrastructure :
- Modernisation critique (6 mois) : Refonte complète du tag de collecte JavaScript pour anticiper la fin des cookies tiers. Spécifications, développement JS, étude d'impact, rollout progressif blue-green avec coexistence ancienne/nouvelle solution, validation client par client
- Extensibilité : Conception et développement de connecteurs Airflow personnalisés pour Google Analytics (GA3, GA4) et autres sources. Enrichissement automatique via multiples APIs
- Infrastructure distribuée : Maintenance cluster Hadoop AWS EMR gérant 100+ annonceurs. Architecture multi-tenant avec DAG Airflow par annonceur, chaque DAG avec branche par campagne + branche always-on pour données de référence
- IaC & DevOps : Gestion infrastructure as code (boto3, Ansible, Docker), déploiement environnements test/prod, CI/CD avec GitHub
- Support transverse : Référent technique data. Analyses ad hoc avec service client (EDA, visualisation Jupyter/Zeppelin), debugging production, optimisation requêtes
Réalisations :✓ Migration réussie vers nouveau système tracking sans interruption service✓ Infrastructure scalable supportant 100+ annonceurs simultanésStack : Python, JavaScript, Spark, Airflow, AWS EMR, MariaDB, GitLab, Docker
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