Data Engineer

A intégré l'équipe data d'Andros pour piloter la migration d'une infrastructure de données legacy vers une architecture moderne et automatisée.

• A conçu et développé un pipeline Python de conversion des transformations Talend CDC vers IBM Data Replication.
• A transformé les règles legacy en représentation intermédiaire JSON standardisée, exploitable par un compilateur.
• A mis en place une chaîne modulaire comportant les étapes de préparation, parsing, simplification et détection de patterns.
• A structuré la logique métier pour fiabiliser la restitution des règles et les transformations.
• A industrialisé le processus de migration, réduisant significativement les traitements manuels et améliorant la maintenabilité.
• A amélioré la traçabilité et la qualité des transformations avant génération des artefacts IDR.

A rejoint l'équipe data de Transdev pour moderniser l'architecture de données et automatiser la migration des métadonnées d'ingestion vers une plateforme cloud.

• A piloté la migration d'un modèle de données historique vers une architecture normalisée sous Snowflake.
• A développé une couche dbt complète (staging, intermediate, marts) pour industrialiser la migration des métadonnées d'ingestion.
• A conçu des transformations SQL permettant la séparation des données de configuration et de l'historique des fichiers ingérés.
• A développé des procédures SQL/JavaScript pour le monitoring des flux et la détection automatique des retards d'ingestion.
• A développé une application Streamlit de supervision des flux via DataHub.
• A collaboré avec le Data Architect sur l'évolution de l'architecture du référentiel de données.
• A utilisé Snowflake, dbt, SQL, Git et Azure DevOps en environnement Agile.

A intégré l'équipe data engineering de Cdiscount au sein d'une équipe de 5 personnes pour moderniser la stack d'ingestion de données et automatiser les traitements legacy.

• A piloté la migration de traitements Talend vers Python, réduisant la dépendance à une plateforme propriétaire.
• A développé et maintenu des pipelines ETL complexes en Python et bash pour l'ingestion continue de données.
• A collecté, nettoyé et transformé des données provenant d'APIs externes et fichiers Excel.
• A automatisé les traitements de données via des scripts Python et bash, diminuant les interventions manuelles.
• A conçu et optimisé des requêtes SQL critiques pour l'intégrité et la performance du Data Warehouse.
• A intégré les données dans le Data Warehouse multi-cloud (Snowflake/BigQuery).
• A mis en place des contrôles qualité des données pour garantir la fiabilité du référentiel.
• A développé des tableaux de bord Power BI de suivi des métriques métier.
• A rédigé la documentation technique complète des pipelines et traitements.

A effectué un stage de 5 mois au sein de l'équipe analytics d'Arshman pour supporter le suivi de performances web de clients variés.

• A collecté, nettoyé et analysé les données issues de Google Analytics pour plusieurs sites web clients.
• A développé des tableaux de bord Power BI pour visualiser et suivre les performances des sites web.
• A mis en place des scripts SQL d'automatisation pour la collecte et le traitement des données web.