Über Souleymane
Data Engineer spécialisé dans la conception, l’industrialisation et la fiabilisation de plateformes data en production sur GCP.
J’interviens sur des environnements data complexes pour construire et optimiser des pipelines fiables et scalables (ETL / ELT), depuis l’ingestion jusqu’à l’exposition des données.
Mon travail se concentre sur les problématiques critiques des équipes data :
- fiabilité et monitoring des pipelines
- performance des traitements
- structuration de données pour usage analytique
- industrialisation des workflows data
🔧 Data Engineering & Platforms
Python | SQL | Airflow | dbt | Spark | BigQuery | GCP
☁️ Cloud & Data Platforms
GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc), orchestration Airflow, transformations dbt, processing Spark/PySpark
📊 Objectif
Construire des systèmes data robustes, maintenables et exploitables en production pour les équipes data et métiers.
Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Vor Ort möglich
Nantes (bis zu 50 km), Brest (bis zu 50 km), Rennes (bis zu 50 km), Bordeaux (bis zu 50 km), Paris (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Data For Good – BioLit / Planète MerData Engineer – Data Pipelines & Platform (Python / GCP / ML)VEREINE & GEWERKSCHAFTENFebruar 2026 - Heute (4 Monate)Nantes, FrankreichProjet Data / ML autour du traitement et de l’analyse d’images dans le cadre d’un projet environnemental.🔧 Responsabilités clés :
- Conception et optimisation de pipelines ETL pour le traitement automatisé d’images
- Mise en place de traitements incrémentaux afin de réduire les temps de retraitement et optimiser les performances
- Intégration de modèles de computer vision dans des pipelines industrialisés
- Orchestration des flux entre API, stockage objet (S3 / MinIO), PostgreSQL et Label Studio
- Amélioration de la robustesse, de la maintenabilité et de la scalabilité des traitements
- Participation à la structuration de workflows Data / ML pour faciliter l’exploitation des données annotées
🎯 Impact :- Réduction significative des temps de traitement
- Amélioration de la robustesse et stabilité des pipelines
- Contribution à une plateforme data à impact environnemental
- IMT ATLANTIQUEData Engineer –Data Platform & KPI Engineering (Python / SQL / Power BI)ÖFFENTLICHER SEKTOR & KÖRPERSCHAFTENSeptember 2025 - Januar 2026 (4 Monate)Nantes, FrankreichAutomatisation d’un pipeline décisionnel destiné au suivi d’indicateurs analytiques pour un réseau de 162 écoles d’ingénieurs.Le projet visait à centraliser, transformer et exposer les données nécessaires au pilotage de 4 indicateurs stratégiques de suivi, chacun composé de plusieurs sous-catégories analytiques.🔧 Responsabilités clés :
- Conception d’un pipeline automatisé pour la collecte, la transformation et l’exposition des données analytiques
- Développement de traitements ETL et orchestration des workflows via Airflow
- Structuration et fiabilisation des données pour produire des datasets exploitables par les équipes métier
- Mise à disposition des données via API REST et tableaux de bord décisionnels
- Formalisation des règles de gestion et documentation des flux de données
- Participation au cadrage des besoins fonctionnels et à la validation des indicateurs de pilotage
🎯 Impact :- Automatisation et centralisation des flux de données analytiques
- Amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des indicateurs utilisés pour le pilotage
- Réduction des opérations manuelles liées à la consolidation des données
- bureau d’études géologiquesData Engineer – GCP Data Platform (Python / Spark / BigQuery)BAUWESENMärz 2025 - August 2025 (5 Monate)Nantes, FrankreichConception et optimisation d’une plateforme data cloud sur GCP pour le traitement et l’exploitation de données géospatiales..🔧 Responsabilités clés :
- Développement d’un pipeline Big Data sur Google Cloud Platform pour le traitement de données géolocalisées
- Mise en place de flux d’ingestion batch vers Cloud Storage
- Développement et optimisation de traitements Spark / PySpark sur Dataproc
- Structuration et chargement des données analytiques dans BigQuery
- Optimisation des performances et de la scalabilité des traitements distribués
- Mise à disposition d’indicateurs via Looker Studio
🎯 Impact :- Centralisation des données dans une plateforme unifiée
- Amélioration des performances de traitement
- Données prêtes à l’exploitation métier et analytique
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master 2 Econométrie et statistique appliquéeInstitut d'Administration des Entreprises, IAE de Nantes2023Master 2 Econométrie et statistique appliquée
- Ingenieur Statistique et DémographieInstitut National Des Statistiques et Economies Appliquées2022Ingenieur Statistique et Démographie
Zertifizierungen
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifsTalend solution
- Avoir l'esprit d'équipeTalend solution