Descripción

Senior Data Engineer (16+ ans d'exp, BNP Paribas) expert en architectures data bancaires complexes. Je conçois des pipelines ETL/ELT robustes et scalables, assurant la transition entre systèmes legacy et Cloud moderne.

🛠️ Stack : Python, SQL, Oracle, DataStage, Power BI

☁️ Cloud : GCP, IBM Cloud.

⚙️ Ops : Airflow, CI/CD, AzureDevops

Spécialisé dans les environnements financiers à fortes contraintes (sécurité, volumes massifs, gouvernance). Prêt à propulser vos projets data.

Ámbito de especialización en el sector

Idiomas

Francés
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional completa

Preferencias de lugar de trabajo

Acepta trabajo presencial

Paris (hasta 50 km)

BNP PARIBAS,
Lead Data Engineer
BANCA & SEGUROS
junio de 2023 - Hoy (3 años)
Nanterre, Francia
Projet :
Move to cloud : Migration de FinReport vers la plateforme Cloud de IBM
Application FinReport : Centralisation des reporting financiers (TCA, RFQ,…) et réglementaires (MIFID2, BestExecution,…)

Missions :
Pilotage de la migration ETL legacy vers le Cloud (planification, chiffrage, coordination des équipes, ateliers techniques)
Conception et développement de pipelines ETL en Python (pandas, PySpark, SQLAlchemy, cx_Oracle) et SQL
Orchestration des workflows avec Apache Airflow (DAGs, scheduling, monitoring)
Mise en place d’une solution (API REST) d’échange avec les partenaires externes
Développement des scripts de comparaison (SQL, Python) pour le parallèle run et validation de la migration
Mise en place de tests automatisés des pipelines de données (Pytest)
Déploiement des jobs sur Kubernetes via les pipelines CI/CD sur Azure DevOps.
Optimisation des performances :
o Pipelines ETL Python (traitement distribué PySpark, parallélisation Airflow)
o Tuning SQL (réécriture de requêtes, plans d'exécution, window functions)
o Oracle Exadata (indexation, partitionnement, tuning SQL)
Mise en place d’une solution de virtualisation de données multi-sources avec Denodo.
Modélisation de la couche sémantique (vues virtuelles, derived views, interfaces métier)
Migration des rapports Power BI vers Denodo Platform
Revue et optimisation des Datasets et des requêtes SQL
Mise en place d’un monitoring quotidien pour le suivi d’activité
Maintenance de l’existant sur Datastage et résolution des incidents de Production

Environnement :

Python (pandas, PySpark), Oracle Exadata, SQL, PL/SQL, Apache Airflow, Denodo, IBM Cloud (COS, S3, Vault), Shell, Kubernetes, Docker, Git, Azure DevOps, Sentinel, Datastage Px, Power BI
Python SQL Airflow IBM Cloud Datastage
SOCIETE GENERALE,
Data Engineer
BANCA & SEGUROS
enero de 2022 - junio de 2023 (1 año y 5 meses)
Fontenay-sous-Bois, Francia
Projet :
Data Marketing : Refonte des outils de data marketing pour l’envoi de campagnes marketing et réglementaires (Migration du progiciel UNICA vers Adobe Campaign) ainsi que tous les traitements associés
YOGA : Projet du Fusion des données et des systèmes d'informations entre Société Générale et Crédit Du Nord

Missions:
Définition de l’architecture du nouveau Datamart
Conception et développement des pipelines ETL d'alimentation (Python, PL/SQL, Datastage, PostgreSQL, Control-M)
Développement de scripts Python pour l'intégration de fichiers XML/JSON
Implémentation de scripts Python (pandas) de contrôle qualité des données : détection de doublons, valeurs nulles, contrôle de formats, cohérence inter-tables et validation des règles métier
Développement et optimisation des procédures stockées PL/SQL (Oracle) et migration vers PL/pgSQL (PostgreSQL)
Développement de Scripts Shell pour automatisation et lancement
Orchestration des workflows avec Control-M
Gestion du versioning des scripts avec Git
Déploiement des pipelines en environnements de recette et production
Mise en place du monitoring des pipelines ETL avec Grafana
Suivi et résolution des incidents de Production
Études comparatives des performances (Oracle vs PostgreSQL) & optimisation des traitements à fortevolumétrie :
o Insertion massive des données volumineuses (mode Bulk)
o Parallélisation des traitements
o Dissociation Extractions / Chargements
o Augmentation des Nœuds Datastage
o Activation / Désactivation des contraintes

Environnement :

PostgreSQL 12, Oracle 12C, Python3 (pandas), Teradata 17.1, DataStage 11.7, Grafana, Shell, PL/SQL, Control-M, Git, JIRA
Python PostgreSQL Datastage Oracle PL/SQL Git
ING DIRECT
Data Engineer
BANCA & SEGUROS
marzo de 2018 - diciembre de 2021 (3 años y 9 meses)
Paris, Francia
Projet :

Dare, Plateforme mondiale de bancassurance multi-pays permets de fournir des produits d'assurance et des services associés via une plate-forme d'assurance numérique centrale (Allemagne, Australie, Italie, France, République tchèque et Autriche)
Contexte internationale agile 100% Anglais

Missions :
Tech Lead d'une équipe de développeurs off-shore (Inde) : encadrement technique, revues de code et validation des livrables.
Architecture et design de la stratégie Data Lake & Data Warehouse multi-pays
Conception de POCs et réalisation d'études comparatives à destination des équipes métiers et des directions pays.
Développement de pipelines de données (Batch & Streaming) pour l'alimentation du Shared Data Lake avec DataStage, Oracle PL/SQL, Python et Kafka
Migration Cloud (On-Premise vers GCP) : Conception et déploiement de pipelines ELT de l'environnement analytique vers Google Cloud Platform (Cloud Storage à BigQuery).
Modélisation de données et implémentation de modèles dbt sur BigQuery.
Création de scripts d'extraction multi-sources (APIs, bases de données, fichiers, Cloud Storage).
Framework Data Quality : Développement d'un outil de contrôle qualité sur-mesure en Python (Pandas) intégrant la gestion des règles métiers, la détection d'anomalies et la cohérence inter-tables.
Orchestration complète des pipelines avec Cloud Composer (Airflow) / UAC
Déploiement de pipelines CI/CD sous Azure DevOps
Étude de performances et optimisation des processus
Création de rapports de restitution sous Power BI

Environnement:

Python 3, SQL, PL/SQL, Oracle 19C, DataStage 11.7, GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer/Airflow, Google Kubernetes Engine), Kafka, Docker, Azure DevOps, GitLab, UAC, Grafana, Kibana, JIRA, DBT
Python SQL Apache Airflow Google Cloud Platform (GCP) DBT