Data & AI Engineer avec plus de 7 ans d'expérience, dont 5 en cabinet de conseil (OCTO Technology), dans des environnements exigeants : banque, assurance, énergie, médias, cloud. Je conçois et fiabilise des plateformes data (Snowflake, dbt, Databricks, Spark) et je mets l'IA en production : agents, évaluation de LLM, adoption par les équipes métier. Je fais le lien entre métier et technique, je fais monter les équipes en compétence et je laisse derrière moi des systèmes documentés, testés et maintenables.
Ce que je propose
Plateformes data modernes
Concevoir, reprendre ou moderniser une plateforme Snowflake ou Databricks : ingestion, modélisation dbt, orchestration, infrastructure as code et CI/CD.
Fiabilité, sécurité & gouvernance
Data quality, observabilité, data contracts, gestion des accès et conformité RGPD : rendre la plateforme digne de confiance et auditable.
IA en production
Agents IA, évaluation de LLM, chatbots et adoption de l'IA par les métiers : passer du POC à un usage en production, mesuré.
Retour sur la Data Platform pour industrialiser la sécurité, la gouvernance et la fiabilité de la plateforme.
Conception d'un système GitOps d'accès temporaires à Snowflake : demande par pull request, validation, révocation automatique et journal d'audit, y compris pour les données sensibles (RGPD)
Passage de la configuration Snowflake en infrastructure as code (Terraform) : politiques réseau, warehouses, comptes de service, tâches de sécurité ; traitement des recommandations du benchmark CIS
Mise en place d'un miroir de données réglementaire (résidence des données UK) vers Azure Blob Storage, avec contrôle d'intégrité quotidien indépendant
Fiabilisation de l'orchestration Prefect : isolation dev/prod, supervision des runs en retard, alerting Slack
Migration de la CI/CD d'Azure DevOps vers GitHub Actions, environnements de recette éphémères par pull request, quality gate SonarCloud, migration Python 3.13 / uv
Outillage agentique pour l'équipe : skills Claude Code automatisant PR, tickets, diagnostics et opérations courantes
Développement et déploiement de solutions d'IA, avec un double objectif : industrialiser l'évaluation des agents IA et maximiser l'adoption des outils IA par les collaborateurs.
Conception et déploiement d'un système d'évaluation de bout en bout pour les agents IA à fort impact métier
Pipeline de génération automatique de jeux d'évaluation synthétiques, validés par les experts métier dans une application Retool
Pipelines d'évaluation automatique avec suivi centralisé des résultats sur Langfuse
Mise en production d'un chatbot conversationnel sur wakam.com pour les assurés (workflows agentiques Dify)
Pilotage de l'adoption de la plateforme Dust ; hackathons bimensuels (satisfaction moyenne ≥ 4/5) et accompagnement des métiers sur des cas d'usage à forte valeur
Deux périmètres stratégiques, PDX (Partner Data eXchange) et DPF (Data Platform Foundation), pour garantir la fiabilité, la scalabilité et l'exploitabilité de la plateforme data.
Référent technique data contracts : montée en autonomie de 3 équipes partenaires dans la définition et l'application des standards
Mise en production d'une chaîne de bout en bout fiabilisée (échange partenaires → Snowflake), avec documentation, transfert de compétences et processus formalisés
Optimisation du run mensuel : 50 % des demandes de support data traitées en self-service
Observabilité complète via Datadog (alerting, dashboards) ; refonte du framework data quality et intégration d'Elementary
Conception de pipelines ETL / reverse ETL et restructuration par domaine du code dbt ; réduction significative des incidents data
Banque de France — Audit de code et d'architecture SI · Suite à des dégradations de service : cartographie et audit du code des briques de cotation financière des entreprises, recommandations de remédiation.
AXA France — Modèle de données GED et cas d'usage data · Étude du modèle de données de la GED dans le cadre de sa refonte, recommandations pour en optimiser l'usage puis en valoriser les données.
Argos — Vendor due diligence · Évaluation des pratiques de développement, de livraison et de l'organisation d'un éditeur de logiciels en vue de sa cession.
Monoprix — Audit des méthodes de déploiement · État des lieux des processus de livraison des logiciels en magasin et recommandations adaptées aux équipes.
Rexel — Audit de l'organisation data · Analyse de la production et de la consommation de la donnée client, recommandations d'organisation, de data products et de gouvernance.
