Google Cloud Data Engineer

A mené des missions clients autonomes, de la phase de découverte et de cadrage des besoins jusqu'à l'architecture des données GCP, l'estimation, la livraison de POC et la formulation de recommandations techniques.

• A conçu des architectures de données GCP et des pipelines pour divers engagements clients.
• A intégré des sources structurées et non structurées provenant de bases de données, documents, fichiers, API et systèmes métiers.
• A construit et prototypé des flux d'ingestion, de transformation et d'accès aux données.
• A examiné les flux de données et les choix d'architecture pour garantir la fiabilité, l'optimisation des coûts et l'intégration au-delà du POC initial.

A développé des API TypeScript/AdonisJS et des intégrations Next.js adossées à PostgreSQL pour une académie.

• A contribué à l'authentification et au contrôle d'accès.
• A développé les flux utilisateurs et d'organisation.

A conçu, construit et opéré des pipelines de données de production sur GCP pour Eiffage.

• A développé des processus d'ingestion et d'orchestration par lots et événementiels à travers les systèmes d'entreprise, incluant ETL/ELT, transformation et livraison de données structurées pour les applications aval et l'analytique.
• A construit la fondation de données alimentant Eiffage Chat, intégrant des sources métiers pour un assistant conversationnel interne utilisé dans les RH, les opérations de terrain, l'intégration et les flux employés.
• A automatisé le traitement de dizaines de milliers de factures de services par mois via l'extraction Document AI, la transformation Python, le stockage BigQuery, l'orchestration Composer et le reporting Looker.
• A amélioré la surveillance des pipelines, le dépannage, la fiabilité et les performances après le déploiement en production, en résolvant les problèmes opérationnels et en itérant sur les flux de données.
• S'est positionné comme la référence Google Cloud de l'équipe, diffusant les bonnes pratiques sur BigQuery, IAM, Cloud SQL, Dataflow et l'architecture de plateforme.

A conseillé des clients grands comptes sur la transformation des données et l'architecture des plateformes de données GCP, traduisant les exigences métier en conceptions de solutions sécurisées, évolutives et soucieuses des coûts.

• A animé des ateliers techniques de découverte et d'architecture autour des besoins en données.
• A construit des POC et des démonstrations avec BigQuery, Pub/Sub, Cloud Functions et Cloud Scheduler.
• A guidé les décisions d'adoption en matière d'évolutivité, de performance, de sécurité et de coûts.
• A collaboré avec les spécialistes des données Google Cloud et les équipes d'ingénierie client.