Dossier de compétences
Data engineer

Ingénieur Data Senior - SNCF

01-2021 - 04-2024

Contexte :

Industrialisation de pipelines de données pour la stratégie data de la SNCF (groupe ferroviaire)

Missions :

• Conception d'architectures data sur AWS pour ingestion de 20+ sources hétérogènes
• Développement de pipelines ETL avec Spark & Airflow traitant 10 To/mois
• Automatisation des déploiements avec CI/CD, réduisant les incidents de 30%
• Optimisation de la modélisation de bases Redshift, diminuant les temps de requête de 40%

Environnement technique :

AWS (S3, EMR, Redshift), Apache Spark, Airflow, Python, Docker

Résultats :

Accélération de la mise à disposition des données analytiques, gain de productivité de 35% pour les équipes métiers.

Ingénieur Data & Big Data - Capgemini

11-2018 - 12-2020

Contexte :

Projet de migration et modernisation de la plateforme data pour un acteur bancaire international

Missions :

• Migration de pipelines ETL legacy vers Spark et dbt (réduction des coûts de 25%)
• Déploiement d'infrastructures Data sur Google Cloud (BigQuery, Dataflow)
• Sécurisation de la gouvernance des accès IAM, conformité RGPD
• Montée en compétences de 5 data analysts via des ateliers Python/Spark

Environnement technique :

Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow), Apache Spark, dbt, Python, Jenkins

Résultats :

Plateforme unifiée réduisant les délais de reporting de 4 jours à 12 heures, conformité réglementaire renforcée.

Data Engineer - Sanofi

05-2017 - 11-2018

Contexte :

Développement d'une plateforme data pour le suivi des essais cliniques à l'international

Missions :

• Développement de pipelines d’intégration temps réel avec Kafka (volume 1M d’événements/jour)
• Modélisation des bases PostgreSQL et Cassandra pour stockage sécurisé
• Mise en place de monitoring et alerting réduisant les incidents critiques de 50%

Environnement technique :

Apache Kafka, PostgreSQL, Cassandra, Scala, Linux

Résultats :

Disponibilité accrue des données cliniques, accélération de l'analyse scientifique de 20%.

Master en Big Data et Intelligence Artificielle - Télécom Paris

09-2013 - 07-2015

Spécialisation en traitement de la donnée massive, apprentissage automatique, modélisation distribuée

Licence Informatique - Université Pierre et Marie Curie (UPMC)

09-2010 - 06-2013

Formation orientée systèmes, bases de données, statistiques et programmation