Description

Ingénieur Python senior (9 ans d'expérience).

Architecture système, optimisation de performance, conception de solutions scalables.

En transition vers Data Engineering et IA/LLM. Disponible missions freelance remote ou Île-de-France.

Langues

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

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Capital Fund Management (CFM)
Ingénieur Python
BANQUE & ASSURANCES
janvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)
Paris, France
Equipe: ITCore
Technologies: Python, FastAPI, Asyncio, Nginx, Bash, Jenkins, Docker
Développer une API en Python FastAPI pour gérer Jenkins.
Développer une API en Python FastAPI pour convertir le format du package Conda en PyPi pour Renovate:
Optimiser et développer un SDK & une CLI en Python pour gérer Xlogin.
Bash CI/CD Python FastAPI Docker
Prestation chez Pernod Ricard
Ingénieur Python
AGROALIMENTAIRE
janvier 2022 - janvier 2025 (3 ans)
Paris, France
Equipe: Global Data
Technologies: Python, FastAPI, Bash, Github Actions, Azure Pipelines, Spark, Databricks
Développer une API en Python FastAPI pour créer et mettre à jour les APIs dans le portail de gestion d'API (APIM) sur Azure.
Créer des packages Python azure-logger, azure-utils, et databricks-utils pour une réutilisation dans d'autres projets.
Développer des pipelines data avec Azure Databricks et Azure Data Factory.
Mettre en place d'un CICD pour livrer du code Python Spark dans Azure Databricks.
Définir des standards du code Python (linting, testing, versionning, branching policy, etc.)
Définir des standards d'utilisation d'OAuth2 dans les projets FastAPI.
Python FastAPI Azure Databricks CI/CD Spark
Société Générale CIB
Ingénieur Python
BANQUE & ASSURANCES
décembre 2020 - janvier 2022 (1 an et 1 mois)
Val de Fontenay, 94120 Fontenay-sous-Bois, France
Equipe: BigData As A Service
Technologies: Python, Flask, Airflow, K8S, ELK, Jenkins, CICD, BigData
Développer une API REST en Python Flask pour faciliter les interactions avec l'infrastructure BigData (HDFS, HIVE, KAFKA, YARN, RANGER, etc.).
Développer des DAGs Airflow (ETL) en Python pour orchestrer les différentes étapes des actions complexes (precheck, création des comptes utilisateurs, création des keytabs, création des rôles, création des policies ranger, et création des ressources BigData, etc.).
Développer une chaine CICD via Git/Jenkins/Kubernetes.
Python flask Kubernetes Hadoop CI/CD