Data Engineer

A intégré une équipe data engineering (20 personnes) en charge de la cybersécurité et du log management, intervenant sur la collecte, la centralisation et l'exploitation de données de sécurité à grande échelle.

• A conçu et déployé des pipelines Logstash automatisés via Docker et GitLab CI/CD pour le traitement de flux massifs (plus de 30 To/jour).
• A effectué l'analyse et la remédiation des événements de sécurité via SIEM avec amélioration continue des mécanismes de détection et coordination.
• A piloté la migration de Splunk vers une solution Grafana et MySQL pour le monitoring des logs, intégrant les dashboards métiers et optimisant les requêtes SQL.
• A développé une architecture Logstash-Kafka-Elasticsearch avec transformation temps réel des logs via Kafka Streams (KStream) et diffusion vers Elasticsearch.
• A automatisé la gestion de la collecte et de la centralisation des logs à grande échelle (Filebeat/Metricbeat) avec équilibrage de charge pour ingérer plus de 30 To de données par jour.
• A mis en place un projet GitLab pour la gestion centralisée des pipelines et configurations.
• A utilisé Ansible et des playbooks pour automatiser les déploiements et la gestion des accès.
• A intégré des solutions d'intelligence artificielle générative pour l'anticipation et la remédiation des fuites de données internes.
• A travaillé en méthodologie Agile (Scrum, Jira) au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Développeurs, Data Scientists).

A rejoint une équipe data science (20 personnes) en charge de la conception d'un modèle de prédiction basé sur le deep learning pour classifier des images de parcelles agricoles et piloter dynamiquement des éoliennes afin de réduire leur impact environnemental sur les mouvements d'oiseaux.

• A conçu et mis en place un pipeline complet de traitement de données à partir d'images satellitaires et pixellisées (volume environ 2 To).
• A réalisé le nettoyage, la structuration et le prétraitement des données (normalisation, augmentation, filtrage) pour l'intégration dans les modèles.
• A développé et entraîné des modèles de classification basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des architectures avancées (Siamese Network).
• A optimisé les performances du modèle par tuning des hyperparamètres, amélioration de la précision et réduction du surapprentissage.
• A défini et suivi les KPI de performance (accuracy, recall, précision, efficacité de détection) du modèle.
• A déployé un script Python connecté via API à un système externe de gestion d'éoliennes.
• A implémenté un mécanisme de décision permettant d'ajuster dynamiquement la vitesse des éoliennes en cas de détection d'activité aviaire.
• A collaboré avec les équipes métiers pour l'interprétation des résultats et l'amélioration continue du modèle.
• A mis en place des phases de validation, tests unitaires et préparation à la mise en préproduction.

A participé à un projet e-commerce au sein d'une équipe pluridisciplinaire (20 personnes : développeurs, data engineers, designers, marketing) visant la modernisation et la migration d'une plateforme digitale vers une architecture cloud avec amélioration de l'expérience utilisateur et du référencement SEO.

• A conçu et mis en place des APIs REST pour la gestion des produits et des interactions utilisateurs sur la plateforme e-commerce.
• A développé des interfaces web dynamiques avec AngularJS pour améliorer l'expérience utilisateur.
• A migré et déployé la plateforme sur un environnement cloud (GCP et Firebase).
• A configuré Firebase et Firestore comme base de données NoSQL pour la gestion des produits et des données utilisateurs (quasi temps réel, ~1 To).
• A mis en place un système de recommandation basé sur l'analyse des comportements utilisateurs (clics, navigation, préférences).
• A intégré des mécanismes d'intelligence artificielle pour améliorer la pertinence des suggestions de produits.
• A déployé un chatbot multilingue pour optimiser l'expérience utilisateur et améliorer le référencement SEO.
• A optimisé le moteur de recherche interne et les mécanismes de filtrage pour faciliter la navigation.
• A collaboré avec les équipes design et marketing pour améliorer l'ergonomie et l'attractivité de la plateforme.