Cloud & Data Solutions Architect

Intégration de l'équipe Data Platform afin de concevoir, industrialiser et faire évoluer une plateforme Data & IA hybride, sécurisée et résiliente basée sur Cloudera CDP On-Premises.

• A conçu et fait évoluer une plateforme Cloudera Data Platform (CDP) On-Premises pour supporter les workloads Data Engineering, Analytics, BI et Machine Learning.
• A mis en œuvre la couche Analytical / Data Access basée sur Starburst pour permettre une intermédiation unifiée des données.
• A implémenté la stratégie de Data Governance autour de Zeenea en intégrant le catalogage des métadonnées et le data lineage.
• A défini les patterns d'intégration entre Cloudera CDP, OpenShift et Google Cloud Platform pour exploiter Vertex AI et des architectures RAG.
• A industrialisé la chaîne CI/CD de la Data Platform avec Jenkins, Bitbucket, XL Deploy et XL Release.
• A intégré SonarQube et Checkmarx dans les pipelines CI/CD pour l'analyse statique et la sécurité du code.
• A piloté techniquement des projets Data & IA complexes du cadrage jusqu'à la mise en production en coordonnant plusieurs équipes transverses.

Responsabilité technique de la Data Platform pour définir et piloter la stratégie Data Engineering et Cloud de l'entreprise sur GCP selon une architecture DataMesh.

• A conçu une Data Platform GCP basée sur une architecture DataMesh et défini les Data Domain Applications.
• A développé un générateur dynamique de Data Domain Applications automatisant la création des projets GCP et Gitlab associés.
• A conçu et supervisé des pipelines de données batch et streaming à forte volumétrie sur GCP.
• A mis en place une stratégie MLOps enterprise intégrée à la plateforme pour industrialiser les workflows de Machine Learning.
• A adopté des pratiques avancées de monitoring, observabilité et pilotage de l'optimisation des coûts Cloud (FinOps).
• A encadré et accompagné les ingénieurs data dans la montée en compétences et la revue des développements.

Lead architecture sur la conception et la mise en œuvre d'une plateforme Data Lakehouse stratégique pour centraliser les flux de données à l'échelle internationale.

• A défini l'architecture cible cloud data basée sur Azure Databricks, ADLS Gen2 et Azure Synapse.
• A conçu les patterns d'ingestion et de transformation selon une architecture Bronze / Silver / Gold sur Delta Lake.
• A structuré les environnements et mis en place la stratégie CI/CD avec Azure DevOps.
• A intégré des architectures de sécurité et gouvernance robustes incluant RBAC, chiffrement et Azure AD.
• A contribué à la stratégie FinOps par l'optimisation du dimensionnement des clusters et des choix de SKU.

Lead architecture sur la conception et le déploiement d'une plateforme de Robot Process Automation (RPA) basée sur UiPath et hébergée sur Azure.

• A conçu une architecture Azure haute disponibilité pour les composants UiPath Orchestrator et les robots automatisés.
• A industrialisé le provisioning de l'infrastructure via Terraform et les configurations via Ansible.
• A mis en place des pipelines CI/CD avec GitLab pour automatiser le déploiement de l'infrastructure et des robots.
• A intégré les identités et la sécurité via Azure Active Directory, RBAC et la gestion des secrets.
• A mis en œuvre une approche FinOps pour l'optimisation et le suivi des coûts Azure.

Lead architecture sur la conception et le déploiement d'une plateforme de conteneurisation Azure Kubernetes Service (AKS) à l'échelle entreprise.

• A défini l'architecture cible plateforme incluant le design réseau, la haute disponibilité et la scalabilité.
• A structuré les clusters et namespaces par domaine applicatif avec des politiques de sécurité strictes.
• A mis en œuvre une approche Infrastructure as Code avec Terraform pour industrialiser le provisioning.
• A déployé des chaînes CI/CD Azure DevOps intégrant le build, le scan et les déploiements automatisés.
• A accompagné les équipes de développement dans l'adoption de Kubernetes et des bonnes pratiques de conteneurisation.

Lead engineering sur la conception et le déploiement d'une plateforme Big Data basée sur Cloudera Enterprise et hébergée sur AWS.

• A conçu un cluster Hadoop haute disponibilité et multi-nœuds sur EC2 avec une segmentation réseau sécurisée.
• A mis en place la stack Data Engineering complète incluant HDFS, YARN, Spark, Kafka, NiFi, Impala et HBase.
• A développé des jobs Spark batch et des flux streaming pour industrialiser les traitements de données.
• A industrialisé le provisioning via Terraform, Ansible et GitLab CI avec une traçabilité complète.
• A intégré les mécanismes de sécurité et de gouvernance avec Kerberos, Ranger et Atlas.

Développement de systèmes de vision par ordinateur pour répondre à des problématiques industrielles de détection de défauts et d'extraction d'information.

• A réalisé des états de l'art et géré la collecte, la sélection et l'annotation des jeux de données.
• A développé des modèles de détection d'objets, de segmentation et de classification basés sur des réseaux de neurones convolutifs.
• A développé des modèles d'extraction d'information à partir d'images naturelles via des réseaux récurrents et des modèles d'attention.
• A comparé les performances des algorithmes et documenté l'ensemble des choix technologiques.
• A développé un POC sur Android destiné à assister les techniciens sur le terrain.