Architecte de solution de données, promotion au poste de Manager des équipes data engineering et data science
Direction de projets ML / AI réalisés par Project X pour le compte d’une des principales entreprises de
télécommunications au Canada
Définition d’architectures des systèmes centrés sur la donnée, dans un contexte cloud sur GCP et Azure
Collaboration avec les architectes d'entreprise pour s'assurer que les implémentations cloud de
données/analyses s'intègrent dans la vision globale définie dans la feuille de route de l’entreprise
Gestion des équipes chargés de l’exploration des données dans des ensembles Big Data afin d’en identifier les
anomalies, les tendances et pouvoir industrialiser leur exploitation
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́es, promotion au poste de Manager des équipes data engineering et data science
Direction de projets ML / AI réalisés par Project X pour le compte d’une des principales entreprises de
télécommunications au Canada
Définition d’architectures des systèmes centrés sur la donnée, dans un contexte cloud sur GCP et Azure
Collaboration avec les architectes d'entreprise pour s'assurer que les implémentations cloud de
données/analyses s'intègrent dans la vision globale définie dans la feuille de route de l’entreprise
Gestion des équipes chargés de l’exploration des données dans des ensembles Big Data afin d’en identifier les
anomalies, les tendances et pouvoir industrialiser leur exploitation
Architecte de données et intelligence d’affaires. En charge de la définition, de la conception et de la mise en
œuvre de l'architecture des données, ainsi que de son industrialisation dans les environnements fonctionnels et
techniques :
Identification et rechercher des compétences nécessaires pour répondre aux besoins d'ingénierie et de
science des données, afin d’atteindre les objectifs commerciaux clés et pour pouvoir gérer les projets clients.
Supervision l'équipe, gestion des objectifs/programmes de formation pour les équipes internes.
Supervision de la création et la maintenance des modèles de données canoniques, facilitant l'intégration
entre les systèmes.
Création des normes de conformité et de sécurité permettant de garantir une bonne intégration entre
systèmes hétérogènes.
En charge de la définition, de la conception et de la mise en
œuvre de l'architecture des données, ainsi que de son industrialisation dans les environnements fonctionnels et
techniques :
Identification et rechercher des compétences nécessaires pour répondre aux besoins d'ingénierie et de
science des données, afin d’atteindre les objectifs commerciaux clés et pour pouvoir gérer les projets clients.
Supervision l'équipe, gestion des objectifs/programmes de formation pour les équipes internes.
Supervision de la création et la maintenance des modèles de données canoniques, facilitant l'intégration
entre les systèmes.
Création des normes de conformité et de sécurité permettant de garantir une bonne intégration entre
systèmes hétérogènes.
Consulting sur quelques projets d'architecture BI/ML principalement dans des contextes cloud et SaaS, pendant
mon déménagement à Toronto depuis Paris :
Réalisation d'études préalables et création de dossiers d'architecture pour les migrations d'un système
d'entrepô t de données interne vers un lac de données cloud :
o Responsable du processus de création de documentation en s'assurant que tous les flux actuels sont
englobés et que leurs orchestrations / interactions sont clairement documentées.
o Validation et communication de la documentation des systèmes BI actuels.
o Consultation avec les utilisateurs métier sur la portée des utilisations actuelles et futures des systèmes
d'analyse.
o Consolidation des sources de rapports et réduction du nombre de flux satellites (facilitation des résultats de
lignage des données et des divergences, et réduction des coû ts ETL).
o Création de l'architecture des données et des stratégies de gouvernance pour le futur Data Lake.
Création d'une preuve de concept d’un système ML pour prédire les commandes d'approvisionnement en
fonction de l'historique et des commandes et des ventes, afin de minimiser le stock de l'entrepô t :
o Création de flux de données pour chacun des systèmes sources alimentant le modèle.
o Création d'un premier pipeline ML complet sur GCP avec un ensemble réduit de fonctionnalités.
o Création d’une boı̂te à outils pour évaluer l'efficacité de la prédiction, ainsi que les stratégies de dépannage
possibles.
Consulting sur quelques projets d'architecture BI/ML principalement dans des contextes cloud et SaaS, pendant
mon déménagement à Toronto depuis Paris :
Réalisation d'études préalables et création de dossiers d'architecture pour les migrations d'un système
d'entrepô t de données interne vers un lac de données cloud :
o Responsable du processus de création de documentation en s'assurant que tous les flux actuels sont
englobés et que leurs orchestrations / interactions sont clairement documentées.
o Validation et communication de la documentation des systèmes BI actuels.
o Consultation avec les utilisateurs métier sur la portée des utilisations actuelles et futures des systèmes
d'analyse.
o Consolidation des sources de rapports et réduction du nombre de flux satellites (facilitation des résultats de
lignage des données et des divergences, et réduction des coû ts ETL).
o Création de l'architecture des données et des stratégies de gouvernance pour le futur Data Lake.
Création d'une preuve de concept d’un système ML pour prédire les commandes d'approvisionnement en
fonction de l'historique et des commandes et des ventes, afin de minimiser le stock de l'entrepô t :
o Création de flux de données pour chacun des systèmes sources alimentant le modèle.
o Création d'un premier pipeline ML complet sur GCP avec un ensemble réduit de fonctionnalités.
o Création d’une boı̂te à outils pour évaluer l'efficacité de la prédiction, ainsi que les stratégies de dépannage
possibles.
(département intégration et d’analyse de données) au sein de l’agence nationale de contrô le du
logement social.
Gestion d'une équipe d'ingénieurs de données et de data scientistes, en les guidant et en les aidant à définir
leurs parcours de formation pour s'assurer que le département offre les meilleurs services possibles aux
parties prenantes à la fois en interne et avec nos partenaires.
Identification des optimisations possibles pour les processus actuels, mise en place d’une automatisation des
tâches de vérification récurrentes. Ce qui nous a permis de lancer de nouveaux projets pour mieux répondre
aux besoins de l'agence et de ses partenaires.
Travail avec le conseil d'administration sur la feuille de route informatique globale pour les 5 prochaines
années. Direction de la partie de la feuille de route portant sur la BI, en proposant un passage progressif des
systèmes BI traditionnels à des systèmes plus basés sur ML / AI.
Liaison avec les partenaires de l'agence pour définir les exigences...