Je construis des systèmes fiables où les agents IA rencontrent la donnée d'entreprise.
Data engineer spécialisé dans l'industrialisation de pipelines et la modélisation d'entrepôts cloud sur GCP. Aujourd'hui, je déploie des agents autonomes et des serveurs MCP qui connectent Claude à des workflows, bases SQL et outils internes, de l'ingestion jusqu'à la production.
Ma façon de travailler
Mon principe : un système qui n'est pas en production n'existe pas. Je privilégie les solutions simples, testées et documentées (CI/CD systématique, qualité de la donnée vérifiée, coûts maîtrisés) plutôt que la sophistication pour elle-même.
Et parce qu'un outil n'a de valeur que s'il est adopté, j'accompagne les équipes métiers au quotidien : documentation claire, formation, itérations à partir de leurs retours. La preuve la plus concrète de cette approche : l'agent IA de ce portfolio, en production dans le widget en bas à droite.
Expérience
- Pipelines de données et workflows automatisés sur GCP, dédiés à l'automatisation des campagnes publicitaires clients.
- Optimisation de l'architecture BigQuery via dbt : modularisation, tests de qualité, gains de performance et réduction des coûts sur de gros volumes.
- Conception et déploiement d'agents IA autonomes en Python pour lancer et vérifier les campagnes, réduisant drastiquement le risque d'erreur humaine.
- Écosystème de serveurs MCP connectant Claude à des workflows, bases SQL et outils internes, automatisant les diagnostics complexes et l'exécution d'actions.
- Déploiement continu (GitLab CI/CD), documentation technique et accompagnement des équipes métiers à l'adoption des outils d'IA.
- Pipelines de bout en bout pour prédire les délais de déploiement Fibre, intégrant des sources variées (API, bases SQL).
- Architectures Data Warehouse et modélisation de schémas analytiques garantissant qualité et fiabilité de la donnée.
- Orchestration automatisée des flux (Dataiku, SQL, Python) et bonnes pratiques CI/CD (Docker, Git) pour la supervision et la reproductibilité en production.
- Dashboards Power BI stratégiques et collaboration étroite avec les directions métiers pour transformer la donnée en insights actionnables.
- Scripts Python / SQL et flux Dataiku pour la préparation, le nettoyage et la fiabilisation des jeux de données opérationnels.
- Première approche de la modélisation de données et de l'intégration de briques algorithmiques dans les workflows métier.
Projets open source
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