Description

Vous cherchez un Data Engineer GCP capable de fiabiliser vos flux, industrialiser vos traitements et accélérer vos projets data ? J’interviens sur des missions de migration de données, ETL/ELT, optimisation BigQuery et orchestration cloud, avec un focus fort sur la performance, la qualité de données et la mise en production.

J’accompagne mes clients sur la conception de pipelines robustes, le développement de traitements en Python, Spark ou Polars, l’automatisation des déploiements et la supervision des flux dans des environnements GCP complexes. Mon expérience couvre des contextes à forte volumétrie, des architectures multi-sources et des projets où fiabilité, maintenabilité et rapidité d’exécution sont essentielles.

J’interviens régulièrement sur des livrables comme les pipelines ETL/ELT, les traitements BigQuery, les migrations vers GCP, les contrôles qualité, l’industrialisation CI/CD et la documentation technique. J’apporte une double valeur : une expertise technique solide sur l’écosystème data cloud et une approche pragmatique orientée résultat.

Voici aussi une version très courte pour le champ d’accroche :

Data Engineer GCP spécialisé en migration de données, ETL/ELT, BigQuery, Python, Spark et Polars. J’aide les entreprises à concevoir des pipelines fiables, performants et industrialisés sur GCP.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Peul
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Puteaux (jusqu’à 10 km)

Suez
Senior Data Engineer
mars 2026 - Aujourd'hui (3 mois)
Puteaux, France
Contexte : projet de migration de données multi-cibles pour Suez.

- Conception et industrialisation de traitements de données dans un environnement cloud.
- Développement de pipelines d'extraction, transformation et chargement en Python / Polars.
- Orchestration des flux via Cloud Workflows et déploiement des traitements sur Cloud Run.
- Gestion des échanges de fichiers et du stockage sur Google Cloud Storage.
- Mise en place de règles de transformation, de contrôle qualité et de validation des données.
- Supervision des traitements, correction des anomalies et amélioration continue de la robustesse et de la maintenabilité.
- Encadrement technique et contribution au choix des outils et des environnements du projet.

Stack :GCP, GCS, Cloud Run, Cloud Workflows, Pub/Sub, Salesforce, IBM Maximo, SQL, Python, PySpark, Polars, Pandas, Flask, Azure DevOps, Git, Docker, YAML, Dataiku.
Google Cloud Plateform Spark SQL Big Query ETL/ELT
Apside
Cloud Data Engineer
septembre 2023 - janvier 2026 (2 ans et 4 mois)
Boulogne-Billancourt, France
Missions:

Servier
• Extraction de données Oracle avec Spark puis chargement vers GCS ou BigQuery.
• Migration de fichiers volumineux vers Cloud Storage avec Rclone.
• Orchestration des workflows de migration via Argo CD.
• Automatisation de services GCP avec Terraform et transformations aval avec dbt et SQL.
• Validation des modèles de données et documentation technique des pipelines

MGEN
• Accompagnement à la modernisation de l'infrastructure data sur GCP et à l'optimisation des flux.
• Optimisation des coûts et des performances sur Google Cloud Platform.
• Gestion et transformation des données avec BigQuery, Spark et Python.
• Extraction de données HBase vers GCP dans un contexte NoSQL vers SQL.
• Chargement des données avec Spark sur BigQuery et prise en compte des besoins métier pour la création des tables.
• Rédaction de documentation technique et mise en place de tests unitaires sur les types de données

Projets internes
• Développement de scripts Python pour extraire des informations clés depuis des CV.
• Travaux de classification et d'extraction autour des LLM, avec conteneurisation Docker

Stack : GCP, Spark, Python, HBase, SQL, BigQuery, Dataproc, Dataflow, Airflow, GitLab CI/CD, dbt, Terraform, Rclone, Argo CD, Docker, Pandas, BeautifulSoup, Scrapy, OpenAI, Ollama.Docker, Confluence.
Renault Group
Cloud Data Engineer
août 2020 - septembre 2023 (3 ans et 1 mois)
Contexte : migration de données historiques depuis un cluster HDP vers une architecture GCP.
• Participation à la migration de volumes importants de données vers Google Cloud Platform.
• Ingestion de fichiers CSV / JSON et transformation des données avec Python, Java, Scala et Spark.
• Analyse de la qualité des données et réalisation de tests SQL sur BigQuery.
• Utilisation de Dataproc, Dataflow et Airflow pour l'exécution et l'automatisation des traitements.
• Mise en place de pipelines CI/CD avec GitLab et déploiement des traitements dans les différents environnements.
• Travail sur des tables à très forte volumétrie, avec optimisation des requêtes et des traitements.

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