Description

Solide expérience en conception et mise en œuvre de pipelines ETL à partir de différentes sources de données telles que des API, des fichiers statiques et des bases de données relationnelles. Mise en œuvre des schémas et des modèles de données pour répondre aux besoins des équipes, et d'optimiser les performances des pipelines et des requêtes de données. Autonome et efficace

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Japonais
Notions

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Renault Digital
Data Engineer
décembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 6 mois)
Boulogne-Billancourt, France
Déploiement et gestion de ressources GCP via Terraform
Mise en place de pipelines avec Dataflow
Rédaction de documentation technique
Louis Vuitton
Data Engineer
novembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)
Paris, France
Gestion des flux de l'ingestion des données jusqu'à leur exposition :
Création de l'architecture avant mise en place
Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données
Développement et mise en place de REST API (Springboot)
Réalisation de tests unitaires
Suivi de de la mise en production et correction des incidents
Double déploiement entre GCP et Aliyun
Optimisation du code pour la mise en oeuvre des traitements
Gestion des ressources cloud avec Terraform
Documentation et partage des connaissances avec les équipes
Validation technique de la faisabilité des demandes métiers
Expertise approfondie sur DBT, incluant :
Mise en place de modèles
Création de macros avancées pour améliorer les traitements et assurer une uniformité des pratiques
Industrialisation de tests pour assurer la qualité des données
Revue de code
Groupe Vivendi Africa
Data Engineer & DevOps
septembre 2023 - octobre 2023 (1 mois)
Paris, France
Conception et implémentation de flux de données entre Salesforce et Snowflake
Expertise approfondie sur Snowflake, incluant :
Développement de database, schémas, tables et vues pour une architecture de données cohérente
Mise en place d'un stream sur une table directory pour une gestion réactive des données
Compétences avancées sur AWS, comprenant :
Création et gestion des droits et des secrets
Établissement et gestion d'un référentiel ECR pour le stockage et l'utilisation d'images Docker
Développement de tâches pour l'utilisation d'images stockées sous ECR
Modélisation et transformation des données avec DBT
Configuration de DAG dans Airflow pour orchestrer efficacement les flux
Elaboration d'un pipeline CI/CD sur Gitlab