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Projekt- und Berufserfahrung
- SNCFAutomatisation & Data Engineer - DBT · AWS · DockerTRANSPORTWESENFebruar 2025 - Heute (1 Jahr und 4 Monate)Paris, FrankreichEn tant que Automatisation & Data Engineer, j’ai accompagné Captrain Holding filiale de la SNCF dans la construction et l’automatisation de son écosystème data sur AWS avec DBT, afin de centraliser, fiabiliser et standardiser les flux de données provenant de multiples systèmes internes et partenaires.Mon rôle a été de concevoir, structurer et orchestrer des pipelines de données pour automatiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données métiers dans un environnement sécurisé et maintenable.Voici mon périmètre d’intervention :✦ Data collecte issues de différents systèmes métiers et API du groupe avec Python sur AWS✦ Data Warehousing sur AWS, Data Modeling et Data Transformation sur DBT✦ Database Management sur PostgreSQL✦ Automatisation des processus sur AWS, tests, documentation et déploiement automatisé des modèles DBT✦ Orchestration et monitoring des pipelines avec AWS, gestion centralisée des logs et exceptions✦ Déploiement cloud et sécurisation de l’infrastructure via AWS dans une logique FinOps et de scalabilitéMa collaboration avec Captrain leur a permis :✦ Automatiser l’ensemble du processus de collecte et de transformation des données✦ Améliorer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des informations métiers✦ Réduire les coûts d’exploitation et les erreurs humaines grâce à la centralisation et à la supervision automatique✦ Accélérer la production de rapports et d’analyses pour les équipes data et métiers✦ Renforcer la sécurité et la conformité des traitements de donnéesMon objectif était d'offrir à Captrain une infrastructure data robuste, automatisée et évolutive, alignée sur les besoins des équipes métiers et techniques. J’ai agi comme un partenaire stratégique, garantissant la performance, la transparence et la valeur ajoutée de leurs données au quotidien.
- LeetchiAutomatisation & Data Engineer - DBT · Snowflake · AWS · DockerBANKEN & VERSICHERUNGENMärz 2025 - September 2025 (6 Monate)Paris, FrankreichEn tant que Automatisation & Data Engineer, j’ai accompagné l'entité iRaiser du groupe Leetchi dans la construction complète de son Data Warehouse sur Snowflake et AWS avec DBT.Mon rôle a été de concevoir et industrialiser des pipelines de données issues de multiples sources comme Stripe, Paypal ou encore Airtable, afin de les centraliser et fournir une vision unifiée, fiable et exploitable aux équipes métiers grâce à la conception d'un Data Warehouse sur Snowflake et la transformation des données avec DBT.Voici mon périmètre d’intervention :✦ Data collecte issues d’API externes (Stripe, PayPal, Ingenico, HubSpot, Airtable, etc.) avec Python sur AWS✦ Data Warehousing et Data Modeling sur Snowflake : mise en place de l'architecture médaillon, gestion des environnements et optimisation du coût d’usage✦ Transformation, tests et documentation automatisés avec DBT Cloud et intégration CI/CD✦ Orchestration et monitoring des flux avec AWS et gestionnaire d’exceptions centralisé✦ Déploiement cloud et sécurisation de l’infrastructure via AWS avec Terraform dans une logique FinOps et de scalabilitéMa collaboration avec iRaiser leur a permis :✦ Centraliser toutes les données au sein d’un data warehouse unique et automatisé✦ Améliorer la fiabilité et la qualité des données grâce à une architecture modulaire et testée✦ Réduire les coûts d’exploitation et le temps de maintenance via l’automatisation et l’optimisation des ressources cloud✦ Accélérer la production de dashboards et d’analyses pour les équipes BI et FinanceMon objectif était de fournir à iRaiser une infrastructure data capable d’évoluer avec ses besoins. J’ai agi comme un partenaire technique de confiance, garantissant la performance, la fiabilité et la mise en valeur de leurs données.
- DatAI EngineeringAutomatisation AI - n8n · Make / Data Engineer - DBT · Snowflake · AWSSOFTWARE-HERSTELLEROktober 2024 - Heute (1 Jahr und 8 Monate)Paris, FrankreichEn tant que Automatisation & Data Engineer, j’ai accompagné plusieurs entreprises dans l'automatisation de leur processus, la récupération automatique de données et leur orchestration via la conception de pipelines de données, la mise en place de data warehouses et la distribution automatique de leurs données.Mon rôle est de t'accompagner de la définition des besoins en passant par la rédaction du cahier des charges, jusqu'à la réalisation, la gestion du projet et sa livraison.Voici mon périmètre d'intervention :✦ Data collecte automatisée depuis des API REST, API GraphQL, WMS, ou par le web scraping ou tout autres sources internes/externes, avec Python sur AWS afin de les stocker dans le data warehouse sur Snowflake✦ Data Warehousing et Data Modeling sur Snowflake : structuration, normalisation, optimisation du stockage et du coût d’usage✦ Transformation et automatisation avec DBT, intégration CI/CD, gestion des tests et documentation✦ Orchestration, supervision et automatisation de tes pipelines de données avec AWS ou Airflow + alerting et monitoring✦ Déploiement et industrialisation sur le cloud sur AWS avec Docker, Terraform et les pipelines automatisées de CI/CDMa collaboration a permis à mes clients :✦ Centraliser leurs données dans un environnement unique, sécurisé et maintenable✦ Prendre de meilleures décisions stratégiques pour leur structure✦ Automatiser les processus internes✦ Réduire les coûts d’infrastructure grâce à une approche FinOps sur AWS, Snowflake et DBT Cloud✦ Automatiser leurs flux data et supprimer les interventions manuelles chronophages✦ Accélérer la mise à disposition de dashboards et d’analyses décisionnelles sur Tableau, Power BIMon objectif est de fournir à ton entreprise une infrastructure data fiable, automatisée et rentable, parfaitement adaptée à tes besoins. J’interviens comme un véritable partenaire technique, afin que tu puisses te concentrer sur la valeur métier de tes données et les exploiter pleinement.
Bewertungen
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master, Intelligence Artificielle et Big DataESGI2024Délégué de promotion Projet phare : Participation au développement d’un drone autonome avec reconnaissance faciale des étudiants pour automatiser la gestion des présences d'une promotion ✦ Compétences techniques et méthodologies acquises Ingénierie logicielle : Conception d’applications avec maîtrise des principaux langages de programmation (Python, R, Rust et Scala) et des normes/outils de développement (SOLID, Design Patterns). Cloud : Management des services cloud sur AWS, préparation au passage de la certification AWS. Utilisation du cloud AWS pour les projets annuels avec les services (EC2, S3, RDS, Lambda). Intelligence Artificielle : Création de modèles de Machine Learning, Deep Learning et d'algorithmes de Deep Reinforcement Learning avec Tensorflows, Keras, Scikit-Learn et Pytorch. Ingénierie des systèmes : Expertise en systèmes d’exploitation (Linux, Windows), gestion des bases de données (SQL, NoSQL, SGBD). Ingénierie micro-réseau : Connaissance approfondie des protocoles de communication et des environnements de développement/exploitation. Ingénierie Big Data : Structuration et synthèse de grandes quantités de données (Spark, Hadoop), avec une expertise en outils modernes d'analyse et de visualisation (PowerBI, Streamlit). Consultant en systèmes d’information : Analyse de l’existant, modélisation et optimisation des architectures de systèmes d’information. Chef de projet : Gestion et animation d’équipes, planification stratégique, et direction de projets complexes liés à l’intelligence artificielle et aux données en suivant les méthodes agiles SCRUM et Kanban. ✦ Projets transversaux Dalila : Plateforme de benchmarking et de gestion de projets de Machine Learning réalisée avec Symfony, Svelte, Python, AWS, Docker. Genomia : Modèles de Machine Learning pour détecter les séquences promotrices des brins d'ADN réalisés avec Python, Tensorflows, Keras, Scikit-Learn, Docker et AWS. Investic : Plateforme de prédictions immobilière et foncières sur toute la France (33 millions de biens) réalisée avec Symfony, Svelte, Python, AWS, Docker. Résumé : Une formation polyvalente combinant expertise technique, compétences en gestion et méthodologies avancées, adaptée aux défis actuels en IA et Big Data.
- Licence Informatique générale, Programmation informatique et gestion de projetConservatoire National des Arts et Métiers2022✦ Major de promotion - 16,04 de moyenne aux examens. ✦ Activités et associations : Délégué et représentant de la promotion et des élèves de la licence pour le CNAM Hauts-de-France. ✦ Code diplôme : LG02501A. Durant ma formation, j'ai acquis une solide expertise dans le domaine du développement logiciel et de la gestion de projets informatiques. Voici quelques-unes des compétences clés que j'ai développées : ✦ Réalisation d'un projet en collaboration avec les Scouts et Guides de France. ✦ Développement de deux PoC avec Symfony, React et Docker. ✦ Administration de serveurs et déploiement d'applications web, démontrant ma capacité à gérer efficacement des environnements cloud comme AWS. ✦ Création de pipeline d'intégration et de déploiement (CI/CD), automatisant les tests et les processus de déploiement pour assurer une livraison rapide et fiable. ✦ Préparation et obtention du TOEIC et du projet voltaire (major de promotion pour voltaire).
Zertifizierungen
- dbt FundamentalsDBT2024
- Hands-On Essentials: Collaboration, Marketplace & Cost Estimation WorkshopSnowflake2024