Data Engineer · Dataiku · MLOps
J'industrialise des pipelines de données et je les fais tenir en production.
Plateformes Dataiku en environnement bancaire et pharmaceutique : mise en production, orchestration, optimisation et garde-fous avant diffusion.
- Expérience
- 3 ans en data engineering
- Certifications
- 6 certifications Dataiku
- Secteurs
- Banque · Pharma (SOX) · Supply chain
- Disponibilité
- CDI ou freelance
Réalisations
Une sélection de projets
Chez Alten, plusieurs chantiers d'une même plateforme bancaire, tous centrés sur l'industrialisation et la fiabilité de l'exécution.
Industrialiser des pipelines à grande échelle
Faire passer des traitements PySpark d'un environnement de développement à une exécution quotidienne fiable sur Hadoop/Hive.
Alten · banque → OptimisationOptimiser et fiabiliser les scénarios d'exécution
Réduire les temps de traitement et supprimer les exécutions inutiles sur des chaînes qui tournent chaque nuit.
Alten · banque → SupervisionPoser des garde-fous avant diffusion
Un dispositif qui bloque la diffusion d'un livrable quand les contrôles ne passent pas, au lieu de se contenter d'alerter.
Alten · banque →Bonnes pratiques
Ce que j'ai appris à faire, et à ne plus faire
Trois textes courts, lisibles par une direction métier autant que par une équipe technique.
« Mettre en production » : ce que ça veut vraiment dire
Un projet qui marche en démonstration est à mi-chemin, pas à la fin.
Lire · 6 min → Qualité des donnéesPourquoi un tableau de bord juste peut être faux
Les calculs sont bons et la décision derrière est mauvaise. Le problème est en amont.
Lire · 5 min → IA générativeIA générative : ce qui passe de la démo à la production
Les difficultés n'ont presque rien à voir avec le modèle.
Lire · 6 min →Un projet data à industrialiser ?
Décrivez-moi le contexte et je vous dis franchement si c'est dans mon périmètre.