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Tim L.TL

Tim L.

Data Engineer GCP

750 €/jour
2 projets
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Tim

Vous avez des données à exploiter mais pas l'infrastructure pour le faire ? Je conçois et livre des solutions data complètes sur Google Cloud Platform, de l'ingestion jusqu'au dashboard, dans un cadre forfaitaire clair et sans surprise.
Après 3 ans chez L'Oréal et des missions chez Deezer et Bureau Vallée, j'ai appris à construire des pipelines qui tiennent en production : fiables, documentés, maintenables par vos équipes.
Ce que j'ai livré concrètement :

⚡ Réduction de 70% du temps de traitement sur des pipelines d'appels API à fort volume
🔁 Refonte de workflows Airflow pour éliminer les goulots d'étranglement et les échecs silencieux
📦 Mise en place de pipelines GCP bout-en-bout avec déploiement Terraform + CI/CD automatisé
🛍️ Pour un revendeur de vêtements : plateforme complète de monitoring des ventes, relance client automatisée, prospection et dashboarding, un seul interlocuteur, un projet livré clé en main

Mon périmètre d'intervention :

Ingestion & transformation de données (Dataflow, Pub/Sub, dbt, SQL)
Stockage & requêtage performant (BigQuery)
Orchestration (Airflow, Cloud Functions)
Infrastructure as Code (Terraform) et CI/CD (Cloud Build, Git)
Visualisation et reporting (Power BI)

Je travaille en forfait : on cadre ensemble le besoin, je livre, vous avez la main. Pas de régie, pas de flou.
👉 Curieux de l'IA appliquée à la data, je suis en veille active sur les usages LLM pour l'automatisation et la valorisation des données.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Chinois

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km)

Expériences

  • HIPPOCAMPE
    Développeur Full-Stack & Data Engineer — Conception d'une plateforme de monitoring décisionnel (GCP)
    COMMERCE DE DÉTAIL
    mars 2026 - mai 2026 (2 mois)
    Paris, France

    Description de l'architecture

    ▎ Conception et développement de bout en bout d'un tableau de bord de monitoring opérationnel pour un grossiste textile multi-boutiques (3 enseignes), de
    ▎ l'ingestion des données jusqu'à la visualisation décisionnelle.

    Architecture cloud-native sur Google Cloud Platform (GCP), structurée en pipeline analytique complet :

    Frontend

    Application Next.js 15 / React / TypeScript (Tailwind CSS) — 14 modules métier : segmentation client RFM, prédiction de churn, cartographie géographique des ventes (Plotly / choropleth), suivi de stock, performance saisonnière, suivi des paiements et prospection commerciale.

    Backend

    API FastAPI (Python) exposant les KPIs métier, avec cache TTL et authentification JWT / service account.

    Pipeline de données (ELT)

    Ingestion quotidienne de fichiers CSV depuis Cloud Storage vers BigQuery, puis transformation en couches modélisées via dbt (rawstagingdata marts).
    Enrichissement par croisement avec la base SIRENE / INSEE pour la prospection ciblée par code NAF et géographie.

    Infrastructure as Code

    Provisionnement complet via Terraform : Cloud Run (services + jobs), Cloud Scheduler (orchestration cron), Secret Manager, datasets BigQuery, IAM.

    CI/CD


    Google Cloud Build déclenché sur push : build Docker parallélisé (API, frontend, ingestion, dbt) et déploiement automatisé sur Cloud Run.

    Flux de données

    EBP CSV / SIRENE → GCSBigQuery (raw) → dbt (dwh/dtm) → FastAPINext.js
    Big Query DBT Next.js FastAPI Terraform
  • L'Oréal
    Data Engineer
    MODE & COSMÉTIQUES
    février 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 4 mois)
    St.-Ouen, France
    Intervention transverse au sein des équipes data de L'Oréal sur l'ensemble du cycle de vie des données, de l'infrastructure cloud jusqu'à la mise en production.

    Infrastructure & Cloud

    Conception et déploiement d'infrastructures GCP avec Terraform, mise en place de pipelines CI/CD via Cloud Build et gestion des environnements via Git. Déploiement de services conteneurisés sur Cloud Run.

    Orchestration & Workflows

    Conception et optimisation de workflows Airflow complexes : refonte de DAGs critiques, réduction des temps de traitement sur des pipelines d'appels API à fort volume, élimination des points de défaillance silencieux.

    Développement & APIs

    Développement d'APIs de traitement et d'exposition de données, intégrées dans des architectures data modulaires et maintenables.

    Qualité & Modélisation

    Analyse et préparation des données, mise en place de contrôles qualité et modélisation pour garantir la fiabilité des flux en production.
    Google Cloud Platform (GCP) Python Airflow Terraform CI/CD
  • DEEZER
    Data Engineer
    DIVERTISSEMENTS & LOISIRS
    novembre 2021 - mars 2022 (4 mois)
    Paris, France
    - Migration Hadoop vers GCP
    - Export de données
    - Développement, revue de code
    - Data Quality
    Google Cloud Platform (GCP) Big Query Hadoop Spark Python SQL CI/CD

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Formations

  • Master of Engineering
    EPITA: Ecole d'Ingénieurs en Informatique
    2021
    Master of Engineering - MEng, Data Science and Artificial Intelligence
  • Computer Science
    Beijing Institute of Technology
    Computer Science

Compétences

Catégories