About Olivier
Senior Data Engineer avec 10 ans d’expérience, spécialisé dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de plateformes data cloud sur AWS et environnements Big Data.
J’interviens sur des projets critiques à forte volumétrie (banque, conformité, fraude, KYC) avec un objectif clair : fiabilité, performance, scalabilité, maîtrise des coûts et sécurisation du delivery en production.
🚀 Ce que je vous apporte concrètement
• Conception de pipelines batch & temps réel robustes (Spark, Databricks, Kafka, Python, Scala)
• Optimisation de traitements Spark et pipelines data (gains de performance ×2 à ×10)
• Mise en place de Data Lakes / Lakehouse AWS (Glue, S3, Airflow)
• Industrialisation et automatisation via CI/CD (GitLab) et Infrastructure as Code (Terraform)
• Amélioration de la qualité des données, monitoring, observabilité et data lineage
• Contribution à des architectures data cloud modernes et AI-ready
✨ Mon différenciateur
Double compétence technique et fonctionnelle (AMOA) : capacité à comprendre rapidement les enjeux métier, challenger l’existant et concevoir des solutions data robustes, maintenables et orientées production.
🎯 Mon approche
• Focus résultats rapide (Quick wins + vision long terme)
• Optimisation performance / coûts cloud (FinOps)
• Standards production-ready
• Forte capacité d’adaptation sur des environnements existants
• Communication fluide avec équipes techniques et métier
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris 17e Arrondissement (up to 50km)
Experience
- My Money BankCloud Data EngineerBANKING AND INSURANCEOctober 2022 - April 2026 (3 years and 6 months)Paris, France
Contexte
Renforcement du dispositif de conformité bancaire par la mise en place de pipelines cloud robustes pour intégrer, contrôler et exposer les données de conformité dans un environnement AWS.Travaux réalisés.
- Lead technique de 2 consultants et référent technique pour les équipes offshores en Inde.
- Participation à une première phase de modernisation Data Platform orientée Databricks / Spark sur AWS dans le cadre du rapprochement des systèmes HSBC France.
- Développement et optimisation de pipelines Spark 3 pour traitements batch critiques et industrialisation Data Lake.
- Contribution aux choix d’architecture et à l’évolution des plateformes data cloud dans un contexte de restructuration et d’harmonisation des standards techniques.
- Mise en œuvre de pipelines ELT AWS Glue / Spark et orchestration Airflow sur les sujets conformité bancaire (KYC, LCB-FT, abus de marché).
- Conception de composants serverless AWS (Lambda + Python) et APIs REST pour intégration et exposition des données.
- Mise en place des bonnes pratiques DataOps : qualité des données, monitoring, gestion des rejets, CI/CD et observabilité.
- Contribution à l’architecture Data Platform et à l’industrialisation des traitements cloud.
Environnement technique.
Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, S3, Glue, RDS, Athena), Docker, TerraformData & Intégration : Spark, Scala, Python, Java, Databricks, Airflow, Spring web, mockito, OpenAPI, FlyWayDevOps & Monitoring : GitLab, Kibana, DataDog, Nexus, SonarQube - RATPCloud Data EngineerTRANSPORTATIONApril 2023 - June 2023 (2 months)Paris, France
Contexte
Projet de migration ETL visant à remplacer des traitements Talend par du code Python plus maintenable et performant, tout en préparant l'architecture cible des flux de données.Travaux réalisés
- Refonte des flux Talend en jobs Python performants.
- Participation à la conception de l'architecture cible de migration ETL.
- Optimisation des jobs existants et rationalisation des traitements.
- Développement de pipelines conformes au modèle en étoile.
- Collaboration avec les équipes projet sur les choix techniques.
- Contribution à la fiabilisation des traitements de données.
- Livrables : jobs Python, scripts de migration, documentation technique.
Environnement technique
Cloud & Infrastructure : AWS (S3, RDS, Athena), Snowflake, AirflowData & Intégration : Python 3.12, SnowSpark, TalendDevOps & Monitoring : GitLab, CloudWatch - Société GénéraleDéveloppeur Big DataBANKING AND INSURANCEAugust 2021 - September 2022 (1 year and 1 month)Paris, France
Contexte.
Projet MOSAIC (MOre Sécurity with Artificial intelegenCe), dédier à la lutte contre la fraude externe à l'aide des technologies Big Data et Machine LearningTravaux réalisés.
- Encadrement technique de 2 data engineer junior.
- Développement de pipelines data batch et streaming (Spark, Kafka, Spark Streaming)
- Transformation des données transactionnelles en datasets enrichis pour le machine learning
- Participation à l’industrialisation des pipelines ML (feature engineering, scoring)
- Migration de jobs Spark Python vers Scala et optimisation des performances
- Développement et amélioration des traitements existants
- Mise en place du monitoring et gestion des incidents en production
- Collaboration avec data scientists et équipes métier.
Environnement technique.
Big Data Infrastructure : Hadoop, Cloudera, HBase, HiveData & Intégration : Spark 2.4, Scala, Python, Kafka, Talend, Bash LinuxDevOps & Monitoring : Git, Jenkins, kibana, Cloudera Manager
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Education
- Mastère Spécialisé BI et AnalyticsEISTI2018Classé N° 1 des formations supérieures en BI et informatique décisionnel en France (source : - Gestion de projet décisionnel, BI en agile (scrum), V. - Concepts et outils ETL (SSIS, Informatica, DataStage)et DataViz(SAP BO, Qlik, Tableau, Power BI) - Gouvernance des données (MDM, qualité, RGPD etc...) - Technologies Big Data(Hadoop, HDFS, Spark, Scala, Hive...). - modèles de Maching learning
- Master informatique FondamentaleUY12013Algorithmes(Algorithmique, complexité algorithmique, algorithmes avancés) Génie logiciel Programmation(java SE, java EE, PHP, C/C++, Bash, HTML, CSS, Pascal, Mathlab) Base de données avancées Systèmes d'exploitation et réseau
Certifications
- AWS Certified Cloud PractitionerAmazon Web Services
- AWS Certified Data Engineer - AssociateAWS