Description

👋 Bonjour !

Avec 8 ans d’expérience en data analytics et data engineering, j’accompagne les entreprises dans la valorisation de leurs données afin de transformer les informations brutes en leviers stratégiques.

💡 Mon atout principal ? Un profil hybride, à la croisée entre l’ingénierie et l’analyse, me permettant de comprendre aussi bien les enjeux techniques que les besoins métiers. J’aime construire des solutions robustes tout en gardant en tête l’impact business et l’expérience utilisateur.

🚀 Compétences clés

Data Engineering : Conception & optimisation de pipelines (ETL/ELT), automatisation des workflows, intégration de données, gestion et modélisation de bases de données.

Analytics & BI : Analyse de données, création de dashboards interactifs, mise en place d’indicateurs de performance, aide à la décision.

Vision transverse : Compréhension des enjeux business, capacité à faire le lien entre stratégie et technique.

🔍 Pourquoi travailler avec moi ?

Une double expertise : je peux aussi bien construire l’infrastructure data qu’exploiter la donnée pour générer de la valeur.

Une passion pour les nouvelles technologies : je suis constamment en veille pour intégrer les meilleures pratiques et outils émergents.

Une approche pragmatique : chaque solution est pensée pour être durable, performante et alignée avec vos objectifs.

📈 Mon objectif : vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et mettre en place des solutions data-driven qui accélèrent votre croissance.

Domaines d’expertise

Langues

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

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Decathlon Digital
Analytics Engineer
SPORT
octobre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 8 mois)
Intervention sur la mise en place de pipelines data et la valorisation des données issues de plusieurs applications sportives.

Ateliers métiers : Animation de workshops avec les data analysts et BI engineers pour cadrer les besoins (dashboards, analyses ad-hoc, KPIs à suivre, industrialisation).
Pipelines & modélisation : Création de datasets agrégés sur Databricks, transformation et industrialisation via dbt (suivi des bonnes pratiques de modélisation et gouvernance).
Tests & qualité des données : Mise en place d’une stratégie de tests dbt pour fiabiliser les datasets et garantir la disponibilité des données en lien avec les data engineers.
Orchestration : Automatisation et planification des pipelines via Airflow, assurant robustesse et scalabilité.
Ad-hoc & Python : Développement de traitements spécifiques sur Databricks (Python) pour répondre à des besoins ponctuels et exploratoires.
SQL Databricks DBT Airflow AWS
OVHCloud
Data Ops Engineer
HIGH TECH
novembre 2021 - octobre 2023 (1 an et 11 mois)
Paris, France
Contribution à la valorisation des données marketing et à l’optimisation des processus data au sein d’un leader européen du cloud computing.

Analytics & dashboards : Extraction et traitement des performances de campagnes via les API Facebook Ads et Google Ads (Python, Dataiku, Spark), création de dashboards interactifs pour les chefs de projet marketing.
Automatisation & intégration : Développement de scripts Python pour automatiser les flux de données et orchestrer l’intégration entre différents systèmes (Tableau, Dataiku, Dremio), permettant la mise à jour temps réel et la réduction des tâches manuelles.
Surveillance applicative : Mise en place de la supervision des applications à l’aide d’Elasticsearch et Kibana pour assurer la fiabilité et la performance des systèmes.
Data governance : Définition d’une stratégie d’accès aux données adaptée aux profils utilisateurs (Dataiku, Dremio, LDAP – FreeIPA & Ranger), garantissant sécurité et conformité.
Dataiku SQL Python Spark Airflow
DeepReach
Data Engineer
HIGH TECH
décembre 2019 - novembre 2021 (1 an et 11 mois)
Paris, France
Participation au développement de solutions data et web au sein d’une ad-tech spécialisée dans le pilotage de campagnes digitales.

Reporting & DataViz : Développement d’une API Flask pour alimenter Google Data Studio en données de performance ; création d’un connecteur en Apps Script (JavaScript) ; exploitation de BigQuery pour la manipulation et la restitution des données.
Data pipelines : Conception de scripts Python pour collecter les métriques de performance publicitaire (Facebook, Google, Snapchat, Waze), calculer les indicateurs clés et les stocker en base de données.
Développement web : Création d’un site front & back en Django pour les équipes sales, facilitant le suivi des acquisitions et la gestion des demandes clients.
Python SQL Looker Studio DBT Google cloud