7+ ans d'expérience en conception et livraison de plateformes data à grande échelle. Spécialiste de l'architecture multi-cloud, des pipelines temps réel, de l'optimisation FinOps et des solutions Agentic AI sur AWS Bedrock. Basé à Paris, France.
Mon objectif : transformer la donnée brute en levier de décision business, tout en portant une vision produit et entrepreneuriale — illustrée par CtrlSkill, ma plateforme e-learning internationale déployée en solo (340+ apprenants, 19 pays).
Je me positionne à l'intersection de l'expertise technique et de la création de valeur business. Chaque décision architecturale est évaluée en termes d'impact métier, de coût et de maintenabilité.
Conception de plateformes data sur AWS, GCP et Azure — en choisissant le meilleur service pour chaque besoin plutôt qu'un verrouillage fournisseur. Intégration Snowflake, Databricks et dbt pour une stack moderne.
Mise en visibilité des coûts cloud pour toute l'équipe. Conception de tableaux de bord FinOps, alertes automatiques et recommandations de right-sizing pour réduire la facture sans sacrifier la performance.
Conception d'architectures événementielles (Kinesis, Event Grid, Kafka) pour réagir en temps réel aux flux de données. Réduction de la latence et élimination du polling batch quand le cas d'usage le justifie.
Migration on-premise vers cloud et inter-cloud (Azure → AWS). Refactoring de pipelines legacy vers des architectures modernes avec Glue, Airflow, Databricks Workflows et dbt pour la transformation.
Mise en place de stratégies de data quality, lineage et catalogage. Intégration de tests automatisés dans les pipelines CI/CD pour garantir l'intégrité des données de bout en bout.
Encadrement d'équipes techniques, mentorat de juniors, formation AWS et data engineering (EFREI Paris, workshops entreprise). Code review, recommandations de processus et culture du partage.
Fondation, déploiement et exploitation en solo de CtrlSkill, plateforme e-learning tech & cloud. Bout-en-bout : produit, architecture, hébergement, pédagogie, marketing digital, communauté.
Conception et développement de solutions d'agents intelligents sur AWS Bedrock : RAG, orchestration multi-agents, intégration LLM en production. Arbitrages coût / latence / performance (FinOps IA).
Maîtrise du cycle complet ingestion → transformation → exposition avec Snowflake (modélisation, warehouse management), dbt (transformation, tests, lineage) et Apache Airflow (orchestration, DAGs).
Un parcours progressif du développement Python vers le Tech Lead et l'Architecture Solution, avec une spécialisation croissante en cloud et data à grande échelle.
Chaque projet est présenté avec son impact technique et sa valeur business mesurable.
Fondation, architecture et exploitation en solo d'une plateforme e-learning tech & cloud. Stack WordPress + Tutor LMS, déploiement cloud, sécurité et gestion des utilisateurs. Pilotage produit + tech + pédagogie + marketing digital (SEO, réseaux sociaux) en parallèle.
Conception et supervision de l'architecture data AWS pour des pipelines critiques. Choix de Kinesis + Lambda pour la collecte temps réel. Tableau de bord FinOps S3 avec alertes CloudWatch et QuickSight. Intégration EC2 / VPC Endpoint / FSx / DataSync.
Conception de l'architecture cible avec Event Grid pour le déclenchement événementiel des pipelines. Orchestration Azure Functions / Event Hub / Blob Storage / ADX. CI/CD avec validation automatique dev → prod.
Résolution des problèmes d'API sur GCP (App Engine, Cloud Composer, Spanner). Amélioration du flux d'ingestion EMEA. Développement de nouvelles APIs. Encadrement de développeurs juniors.
Pipeline de prédiction à partir de données historiques tierces vers AWS et Databricks. Orchestration via AWS Step Functions. Intégration Databricks Workflows avec EC2, Fargate, S3, Lambda.
Migration d'un tiers des tables et workflows d'Azure vers AWS. Pipelines d'extraction S3 vers RDS (MS-SQL) via schéma Glue Catalog. Conception du workflow Staging vers DataMart.
Workflow de traitement PDF/images stockés en S3 via SNS et Lambda, avec extraction et analyse de sentiment AWS AI (Textract, Comprehend). Automatisation complète via AWS CDK en Python.
Migration complète vers GCP. Architecture Data Warehouse en schéma Galaxy. Intégration multi-sources (Google Campaign Manager, Adobe Analytics). Pipeline ETL Apache Airflow automatisé.
Fondée, développée et opérée en solo. Une preuve concrète que je ne conçois pas seulement des architectures — je construis, expédie et fais grandir des produits.
Déploiement complet en solo : WordPress + Tutor LMS, sécurité, gestion des utilisateurs et du contenu. Infrastructure cloud maîtrisée de bout en bout.
Création de parcours pédagogiques, support apprenants, animation de la communauté. Vision produit orientée résultat pédagogique et fidélisation.
Stratégie digital marketing menée en parallèle : SEO, réseaux sociaux, acquisition et fidélisation. Croissance 100% organique dans 19 pays.
Amazon Web Services · Juin 2026
Amazon Web Services · Octobre 2024
Google Cloud Platform
Certification spécialisée
ESILV Paris · 2019–2021
Mumbai University · 2012–2016
Je crois que la meilleure architecture est celle qui résout le bon problème, au bon coût, avec la bonne maintenabilité.
Chaque projet commence par une compréhension approfondie du besoin métier. J'analyse le contexte, les contraintes et les objectifs avant de proposer une architecture. Un bon choix technique naît d'une bonne question posée au bon moment.
Je maîtrise AWS, GCP et Azure en profondeur, mais je ne suis pas dogmatique sur le choix du provider. Le meilleur service est celui qui répond au cas d'usage avec le meilleur rapport coût / fiabilité / maintenabilité.
L'approche FinOps n'est pas un audit ponctuel mais une discipline quotidienne. Je conçois les pipelines avec la visibilité des coûts intégrée dès le départ — pas comme un correctif après le dépassement de budget.
Mon expérience en enseignement (EFREI) et en mentorat m'a appris que la valeur d'un architecte se multiplie quand il élève le niveau de toute l'équipe. Je documente, je forme, je fais des code reviews constructives.
Disponible immédiatement · Île-de-France · Hybride
Ouvert aux rôles Lead Data Engineer, Solution Architect, Data Architect ou Foundations / AI Architect.
Également ouvert à des collaborations autour de CtrlSkill (formation, contenu, partenariats).