Description

Cloud Data Engineer expérimenté avec une expertise avancée en conception et maintenance de pipelines de données complexes, et une maîtrise des technologies AWS, SQL, Python, et Apache Spark.

À travers mes expériences chez LineUP7, Jellysmack et Disneyland Paris, j’ai travaillé en collaboration en tant que Data Engineer sur des migrations de plateformes de données et optimisé des architectures de données en libre-service et assuré la qualité et l’intégrité des données en production. Mon parcours inclut également la gestion d'infrastructures via IaC avec Terraform, la mise en place de flux ETL et ELT, ainsi que l’accompagnement des équipes dans les meilleures pratiques DataOps et CI/CD.

Rigoureux et adaptable, j’accorde une grande importance à l’apprentissage continu et au partage de compétences pour contribuer efficacement à la transformation digitale des entreprises.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Lyon (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km), Genève (jusqu’à 10 km), Annecy (jusqu’à 10 km)

Tyredating (Groupe Michelin)
Senior Data Engineer
AUTOMOBILE
mars 2025 - Aujourd'hui (1 an et 3 mois)
Lyon, France
- Migration Quartz et Talend vers Airflow
- Création de DAGs, opérateurs, DAG factories etc. dans Airflow
- IaC avec Terraform
- CI/CD avec Gerrit et Jenkins
Airflow Apache Airflow Python SQL Amazon Web Services AWS
DISNEYLAND PARIS
Senior Data Engineer
mars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)
- Conception et déploiement d'une solution de notification de changement de prix sur AWS (VPC, API Gateway, Lambda, S3, Secrets Manager, Glue) pour fournir aux équipes finance des données de prix précises dans Snowflake, améliorant l'analyse des revenus et la prévision financière.
- Contribution à la migration de la plateforme de données vers une architecture ELT moderne avec Airflow, dbt, Snowflake, CodeBuild, GitHub et Terraform pour le CI/CD, améliorant l'accès aux données et leur fiabilité pour le reporting et l’analyse.
- Migration des processus de data valdiation de Soda et Grafana vers dbt avec des alertes Slack/email et Elementary, intégrant les contrôles de data quality et le lineage, renforçant la confiance dans les données.
- Collaboration avec les Product Owners pour traduire les besoins métier en spécifications techniques dans un environnement agile, garantissant l’alignement des solutions de données avec les objectifs et les délais.
- Réalisation de code reviews en SQL, Python et PySpark, en soutenant les best practices en ingénierie des données.
Jellysmack
Data Engineer
septembre 2021 - mars 2023 (1 an et 6 mois)
- Migration des DAGs Airflow d’EC2 vers MWAA et mise en place de Kinesis pour le data streaming, permettant des analyses en quasi temps réel et contribuant à une amélioration de 15 % de la portée des créateurs de contenu et une augmentation de 20 % de l'engagement des spectateurs.
- Collaboration à la construction d'une infrastructure Data Mesh en libre-service avec Lake Formation, Kinesis, Lambda, S3, Glue, Redshift et Athena, permettant un accès décentralisé aux données pour les équipes.
- Développement de jobs PySpark dans Glue pour assurer la qualité des données avec Great Expectations, améliorer le data cataloging et créer des workgroups Athena pour optimiser les performances de requêtes et gérer l'accès aux données.
- Développement d’une pipeline pour l'intégration de Google Sheets en utilisant les APIs Google, Python, Airflow, S3, Lambda, Kinesis Data Firehose et SQL, réduisant de 50 % la manipulation manuelle des données et économisant 10 heures opérationnelles par semaine.
- Création d'opérateurs Airflow custom et d'utilitaires dans la bibliothèque Python interne, réduisant le temps de développement sur les projets.