Description

Bienvenue sur mon profil Malt 👋

J’interviens régulièrement sur les missions en tant que Lead Data Engineer ou Data Engineer.

Les technos avec lesquelles je travaille le plus souvent sont:

Cloud: AWS

Langages: Python, Java, Scala

CI/CD: GitlabCI, Github Actions

Infrastructure as code: Terraform

Déploiement: Kubernetes

Datawarehouse / Lakehouse: Snowflake, Apache Iceberg

Bases de données: PostgreSQL, DynamoDB

Outils d'ingestion: Airbyte, Fivetran

Transformation de données: dbt, Spark

Orchestrateurs: Airflow, Dagster

Visualisation: PowerBI, Quicksight

Je suis prêt à m'adapter aux outils dont vous avez besoin, et à être force de proposition. Je fais souvent de la veille technologique et suis au courant des dernières nouveautés sur le marché.

📩 N’hésitez pas à me contacter pour discuter de vos projets.

Domaines d’expertise

Langues

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

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris 11e Arrondissement (jusqu’à 10 km)

LCL
Lead Data Engineer
BANQUE & ASSURANCES
avril 2025 - Aujourd'hui (1 an et 2 mois)
Paris, France
Conception et mise en place de l'architecture data
Encadrement d'une équipe tech composée de 4 personnes
Définition et suivi de la roadmap tech
Contact avec le métier et priorisation des différents besoins
Amazon Web Services Python Data Engineer DBT Snowflake
Rekor Systems
Lead Data Engineer
TÉLÉCOMMUNICATIONS
janvier 2023 - mars 2025 (2 ans et 1 mois)
Paris, France
- Conçu et mis en œuvre à partir de zéro un pipeline de données en temps réel, gérant l’ingestion, la transformation, le stockage et la transmission de 2 millions d’événements par jour vers les applications internes, en utilisant AWS API Gateway, Kinesis Streams, Apache Flink, Apache Iceberg, AWS Lambda et AWS EventBridge.
- Mis en place plusieurs pipelines CI/CD avec GitHub Actions.
Implémenté des tests fonctionnels et de charge automatisés pour l’ensemble de l’infrastructure.
- Automatisé les processus ETL entre différentes équipes métier, réduisant la charge de travail manuelle de 55 % par mois. Les équipes métier téléchargeaient manuellement des fichiers CSV sur AWS S3, dont les lignes étaient automatiquement analysées, transformées et chargées dans les tableaux de bord Quicksight correspondants.
- Développé un microservice d’API de recherche permettant à l’équipe de développement d’interroger des données dans OpenSearch, en utilisant Kotlin et Spring Boot, et déployé sur un cluster Kubernetes.
- Recruté et managé 2 Data Engineers Juniors et 1 Data Architect.
Amazon Web Services (AWS) Terraform Python Apache Flink Opensearch
Skello
Data Engineer
EDITION DE LOGICIELS
septembre 2022 - janvier 2023 (5 mois)
Paris, France
- Réalisé un audit d'architecture des données afin d'évaluer et de proposer des optimisations pour l'infrastructure existante.
- Implémenté des tests unitaires sur Airflow.
- Intégré tous les composants existants de Snowflake (bases de données, tables, utilisateurs, etc.) sur Terraform et automatisé le processus.
Snowflake Terraform Python AWS Airflow