Lead Data Engineer · Lead Dataviz · Data Architect

Mission de conseil multi-clients (3 entités) pour analyser et assainir des architectures data, concevoir des modèles de données et déployer des dashboards de pilotage de performance.

• Réduction de 65% du temps de génération des rapports en refonçant le modèle de données Salesforce et les flux Tableau Prep (passage de 40 minutes à 14 minutes de rafraîchissement).
• Mise en place de 8 dashboards Tableau opérationnels en 6 semaines pour 3 entités métier (Commercial, Marketing, Finance), avec RLS multi-entités, filtres dynamiques et planification automatisée via Tableau Bridge pour les sources on-premise.
• Conception de flux de données Tableau Prep complexes avec ingestion multi-sources (objets Salesforce Account/Contact/Opportunity, SQL Server, fichiers plats), séquençage relationnel rigoureux et transformations conditionnelles intégrant des scripts Python, réduisant de 70% le temps de préparation manuelle des données.
• Déploiement et administration des espaces de travail Tableau Cloud (permissions, groupes, projets hiérarchiques) pour 3 clients distincts, avec mise en place de Data Sources certifiées et de métriques Tableau Pulse pour le suivi KPI en temps réel.
• Conduite de la migration et consolidation des données Salesforce vers Tableau Cloud : collecte des besoins métier, traduction en spécifications techniques, extraction des objets Salesforce via Tableau Prep, ingestion multi-source avec planification automatisée des rafraîchissements et gestion du séquençage relationnel pour garantir l'intégrité référentielle.
• Développement et déploiement d'un bot conversationnel IA (GPT-4 via Azure OpenAI, FastAPI, Azure App Service, CI/CD DevOps) permettant aux équipes métier d'interroger les données Salesforce et SQL en langage naturel (Text-to-SQL), réduisant de 60% le temps de recherche d'indicateurs et supprimant la dépendance aux équipes IT pour les requêtes ad hoc.
• Mise en œuvre du contrôle qualité des données Salesforce migrées : déduplication, gestion des valeurs nulles, validation des référentiels métier, conduite de Mock Runs pour identifier les conflits logiques et livraison d'un dictionnaire de 150+ champs documentés, réduisant les allers-retours de 40%.

Pilotage d'une refonte complète des interfaces SI Finance et migration d'un patrimoine ETL Talend legacy vers une architecture Azure moderne (ADF, Databricks, ADLS Gen2, dbt), en assurant la supervision d'une équipe de 4 ingénieurs data.

• Migration de 25+ jobs Talend critiques vers Azure Data Factory et Databricks (PySpark/SparkSQL), réduisant le temps d'exécution moyen de 55% et les coûts d'infrastructure de 30%.
• Cadrage et planification de la migration des données financières issues de 5 applications SaaS (CODA/Unit4, Basware, Kyriba) : cartographie des sources et entités cibles, définition des règles de mapping et de transformation, séquençage des lots selon les dépendances métier, gestion des données transactionnelles en mouvement via stratégie watermark et Mock Runs avant go-live pour valider les volumes et l'intégrité des données financières.
• Conception et déploiement d'une architecture Lakehouse Bronze/Silver/Gold sur ADLS Gen2 en Delta Lake : transformation et nettoyage via SparkSQL/PySpark/dbt avec déduplication, contrôle de formats, validation métier et normalisation des référentiels ; stratégies delta-load pour la gestion des données transactionnelles en mouvement en environnement de production actif ; journaux d'erreurs et d'anomalies par entité pour la traçabilité des rejets ; contrôle qualité automatisé (dbt tests : 200+ assertions) et traçabilité complète (Data Lineage).
• Mise en place de pipelines CI/CD complets via Azure DevOps (3 environnements : Dev/Test/Prod), réduisant le temps de déploiement de 3 heures à 20 minutes, avec rollback automatisé.
• Intégration de données de 5 applications SaaS financières via API REST orchestrées dans ADF, avec gestion des erreurs, retry logic et alerting centralisé.
• Développement d'un assistant IA métier (Azure OpenAI GPT-4, FastAPI, Azure App Service, CI/CD DevOps) pour l'analyse automatique des anomalies financières et la génération de synthèses en langage naturel (few-shot prompting, system prompts paramétrables), réduisant de 50% les interventions manuelles d'analyse.
• Pilotage d'une équipe de 4 ingénieurs data en mode agile (sprints 2 semaines), assurant le séquençage du projet, les comités (suivi, pilotage, PPM), la coordination DSI/métiers/sous-traitants, la documentation technique, la conduite du changement et la passation aux équipes d'exploitation.

Pilotage de la stratégie data backend (Azure Synapse, Snowflake) et BI Enterprise (Power BI) pour les équipes Wholesale France et Europe, en mentoring de 3 profils juniors.

• Livraison de 12 rapports Power BI critiques pour le pilotage de la marge, l'inventaire et le suivi des ventes wholesale, adoptés par 200+ utilisateurs internes avec un taux de satisfaction de 92%.
• Pilotage de la migration multi-sources vers Azure Synapse (SAP, CSV, bases SQL) : conception du plan de migration par lots, définition des règles de mapping entre le schéma source SAP et le modèle cible Synapse, élaboration du dictionnaire de données, gestion de la traçabilité complète du Data Lineage source-to-target, exécution de migrations test avant bascule en production sur les périmètres critiques (chaîne de marge, inventaire) sans interruption de service.
• Réduction de 70% du temps de préparation des données en migrant les flux SAP (CSV, bases SQL) vers Azure Synapse Pipelines : structuration en couches (staging → transformé → analytique), séquençage relationnel rigoureux (dimensions → faits), déduplication et normalisation des référentiels, journaux de suivi des erreurs par entité, scripts de réconciliation financière pour vérifier l'intégrité des revenus (CA, marges, prix de réalisation) entre la source SAP et la couche analytique, dataflows réutilisables avec modélisation en étoile optimisée.
• Déploiement d'une sécurité RLS dynamique multi-pays couvrant 15 marchés européens, remplaçant 15 rapports redondants par une architecture centralisée et gouvernée.
• Développement et déploiement de 2 applications web IA sur Azure basées sur Azure OpenAI (GPT-4) et FastAPI, permettant aux équipes métier d'interroger les données en langage naturel (Text-to-SQL).
• Mise en place de Deployment Pipelines Power BI avec CI/CD Azure DevOps pour 3 workspaces (Dev/Test/Prod), réduisant les incidents de mise en prod de 80%.
• Mentorat de 3 profils juniors sur DAX, modélisation dimensionnelle et bonnes pratiques Power BI, permettant leur montée en autonomie en 3 mois.

Pilotage de la stratégie décisionnelle du département : refonte du SI BI, déploiement Power BI enterprise et gouvernance des données sur un périmètre multi-services couvrant 8 entités métier, en coordination d'une équipe pluridisciplinaire de 6 personnes.

• Pilotage du déploiement Power BI Premium (VM) pour 8 entités métier (RH, Finances, Social, Éducation, etc.), passant de 0 à 50+ rapports actifs en 18 mois.
• Automatisation de 100% des flux d'ingestion via SSIS en remplacement de processus manuels Excel : mise en place d'un ODS et d'une zone de staging, séquençage relationnel de l'intégration (référentiels → entités transactionnelles), modélisation du DWH (PostgreSQL), chargement incrémental delta-load via Talend/SSIS, Mock Runs pour valider les transformations avant mise en production, réduisant les erreurs de reporting de 75% et libérant 15 heures par semaine de travail manuel.
• Mise en place d'un référentiel de qualité des données (exactitude, complétude, cohérence, unicité) via Data Quality Services sur 10+ sources hétérogènes : processus de déduplication, gestion des formats et valeurs aberrantes, implémentation d'un journal d'erreurs centralisé pour le suivi des anomalies et des rejets.
• Coordination d'une équipe pluridisciplinaire de 6 personnes (analystes, développeurs, administrateurs) en mode Agile/KanBan avec reporting au COPIL mensuel.

Analyse data et construction des référentiels décisionnels Marketing, Wholesale et Expérience Client pour Orange France, en charge de la migration d'écosystèmes legacy et de la gestion d'ingestion de multiples sources hétérogènes.

• Migration de 20+ dashboards Excel/QlikView vers Power BI pour les équipes Marketing, RH et Expérience Client, réduisant le temps de consultation de 50% et améliorant l'adoption utilisateur.
• Conception de 3 référentiels DWH en modélisation en étoile (Marketing, Wholesale, Expérience Client) sur Oracle 11g et SQL Server : schémas étoile et flocon, séquençage relationnel de l'alimentation (dimensions → faits), scripts de réconciliation financière (revenus, commissions) entre les systèmes sources (Oracle) et le DWH, rapports quotidiens pour 300+ utilisateurs.
• Développement de pipelines NiFi automatisés pour l'ingestion de 5 sources hétérogènes (CSV, JSON, XML via SFTP, API REST, SQL Server) avec stratégies delta-load (CDC/watermark) pour la gestion des données transactionnelles en mouvement, mise en place de journaux d'erreurs et de staging pour le suivi des rejets, déduplication des enregistrements clients entre systèmes sources (Oracle, SQL Server), maintenant 99,5% de disponibilité sur 3 ans.
• Pilotage de la migration CRM Dynamics 2015 (on-premise) vers Dynamics 365 Online pour les équipes commerciales et service client : audit préalable des personnalisations non supportées et des schémas SQL Server pouvant bloquer la migration, extraction des entités clés (Account, Contact, Lead, Opportunity, Activity, Case) via SSIS et KingswaySoft CRM Toolkit avec FetchXML queries, mapping des champs custom et des OptionSet values vers le nouveau schéma Dataverse, séquençage relationnel strict des lots de migration (Account → Contact → Lead → Opportunity → Activity) pour préserver l'intégrité des GUIDs et des relations N:N, exécution de migrations tests (Dry Runs) sur environnement sandbox avant bascule en production, contrôle qualité post-migration par réconciliation des volumes sources et cibles et validation des lookups et workflows réactivés, garantissant zéro perte de données client sur un périmètre de 200 000+ enregistrements.

Implémentation de solutions BI décisionnelles (suite SQL Server) et développement d'applications web pour les secteurs assurance et micro-finance.

• Développement de 3 cubes SSAS tabulaires (multidimensionnel) pour des entités d'assurance, réduisant le temps d'analyse des données actuarielles de 60%.
• Création d'une application web de gestion de réservations de titres de transport (PHP/MySQL), déployée dans 5 agences routières et traitant 1 000+ réservations par mois.
• Développement de packages SSIS pour la migration de fichiers plats et JSON vers des zones de staging SQL Server : extraction, transformation (déduplication des données client, normalisation des formats), chargement avec séquençage des dépendances de données, mise en place d'un journal d'erreurs pour la traçabilité des rejets, automatisation et planification des exécutions, conception de cubes SSAS, rapports SSRS et tableaux de bord Power BI pour le pilotage d'activité assurance.