About Matthias
Data engineer depuis 5 ans, je suis capable de développer, tester et déployer en production des traitements Data. J'ai pu travailler à la fois dans le domaine de la santé et également dans le domaine bancaire à travers mes expériences.
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Nantes (up to 30km), Paris (up to 10km), Rennes (up to 10km), Angers (up to 10km), La Roche-sur-Yon (up to 10km)
Experience
- My Money BankData EngineerBANKING AND INSURANCESeptember 2025 - Today (9 months)Nantes, FranceDéveloppement de pipeline de données batch autour du risque crédit.Stack cloud AWS (Lambda, Glue, S3). Orchestration sur Airflow.
- SNCFTech Lead DataTRANSPORTATIONOctober 2024 - September 2025 (11 months)Nantes, FrancePrise en charge de l’ensemble du cycle projet, de l’avant-vente à la mise en production, dans le cadre de la migration d’unsystème existant de Teradata vers Azure Databricks. Pilotage technique de la migration du système de comptabilité des ventes.Conception et développement des pipelines de traitement pour les cartes de fidélité, abonnements clients et indicateurs métiersstratégiques (affluence en gare, consommation de CO2, nombre de kilomètres/passager, ...). Implémentation de traitementsdistribués performants sous Spark (Scala). Automatisation des déploiements et des processus CI/CD avec Jenkins et Ansible.· Responsabilités de Scrum Master : animation des cérémonies agiles (Daily, Sprint Planning, Reviews, Retrospectives), gestiondes obstacles et points de blocage, facilitation des échanges entre équipes techniques et métiers.
- Credit Agricole Technologies et ServicesIngénieur Big DataBANKING AND INSURANCENovember 2021 - September 2024 (2 years and 9 months)Nantes, FranceConception, développement, documentation, tests et mise en production de différents flux pour alimenter un datalake dans le domaine bancaire. Migration des données et des applicatifs d'une plateforme Hortonworks vers Cloudera. Développement de flux streaming Kafka et de flux batch Spark. Création de workflows Oozie pour ordonnancer les traitements Big Data. Supervision et suivi des traitements en production. Travail effectué en mode agile SCRUM.
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Education
- Master Apprentissage et Traitement Automatique de la LangueUniversité de Nantes2020Master orienté recherche en apprentissage automatique appliqué au traitement de la langue (texte et parole): - Apprentissage automatique: Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement. Classification, régression et apprentissage profond (Feed Forward, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network, Autoencoders, Generative Adversarial Network). - Traitement du texte: extraction d'entitées nommées, analyse de sentiments, chatbot, traduction automatique, plongements de mots, modèle de langue, génération de texte - Traitement de la parole: Traitements du signal, Segmentation, Reconnaissance du locuteur, Reconnaissance des émotions dans la parole, Text-To-Speech, Mel-Frequency Cepstral Coefficients, Gaussian Mixture Models