Data Engineering & Pipelines ML

CTO Fractionnel Data

Transformez vos données en avantage compétitif. Leadership technologique expert pour data engineering, pipelines ML et infrastructure analytics qui alimentent les décisions data-driven.

Voir Tous les Services
Milliards d'événements traités
Stack data moderne
ML en production
25+
Années en Tech
5x
RĂ´les CTO
1
Exit Réussie
1Md+
Événements Traités

Data à l'Échelle : L'Histoire d'Utelly

Chez Utelly, j'ai construit une infrastructure data qui traitait des milliards d'interactions utilisateurs. Métadonnées de contenu de 100+ fournisseurs de streaming, données comportementales utilisateurs, et recommandations en temps réel.

Les défis principaux étaient l'agrégation, l'enrichissement et le ML à l'échelle. Nous ingérions les catalogues de contenu de Netflix, Amazon, Disney+ et dizaines d'autres, normalisions les données, et construisions des moteurs de recommandation dessus.

Cette expérience signifie que je comprends les problèmes data de l'ingestion à l'inférence ML - pas de la théorie, mais des systèmes en production servant de vrais utilisateurs.

Expérience Stack Data

Ingestion de Données

Airbyte, Fivetran, connecteurs custom

Transformation

dbt, SQL, pipelines data Python

Data Warehouses

Snowflake, BigQuery, Redshift

BI & Analytics

ThoughtSpot, GoodData, Metabase

Infrastructure ML

Feature stores, serving modèles, MLOps

Défis Data que je Résous

Des données brutes aux insights actionnables, j'aide les entreprises à construire une infrastructure data qui scale.

Architecture Plateforme Data

Conception de plateformes data complètes. Couches d'ingestion, transformation, stockage et serving qui fonctionnent ensemble.

Pipelines ML

Construction de systèmes ML en production. Feature engineering, pipelines d'entraînement, serving de modèles, et monitoring.

Qualité & Gouvernance Data

Contrats de données, tests automatisés, traçabilité, et contrôles d'accès qui préviennent le chaos data.

Traitement Temps Réel

Architectures event-driven, streaming data, pipelines CDC. Traitement des données dès leur arrivée.

Infrastructure Analytics

Analytics en libre-service qui responsabilise les équipes. Outils BI, couches sémantiques, et démocratisation data.

Construction Équipe Data

Recrutement et structuration d'équipes data. Data engineers, analystes, ML engineers - les bons rôles au bon moment.

Expérience Data

Vrais défis data que j'ai résolus à l'échelle.

Agrégation de Contenu

Construction de pipelines data ingérant du contenu de 100+ fournisseurs de streaming. Mises à jour catalogues temps réel, normalisation métadonnées.

Milliards d'éléments de catalogue

ML Recommandation

Construction de pipelines ML pour recommandations personnalisées. Feature engineering, entraînement modèles, serving temps réel.

Milliards d'interactions utilisateurs

Plateforme Analytics

Construction d'analytics en libre-service pour équipes business. Couche sémantique, dashboards, et requêtes ad-hoc.

Démocratisation data à l'échelle

FAQ CTO Data

Avec quels outils et technologies data travaillez-vous ?
Je travaille avec la stack data moderne : Airbyte pour l'ingestion de données, dbt pour la transformation, des data warehouses comme Snowflake et BigQuery, et des outils BI comme ThoughtSpot et GoodData. Je conçois des plateformes data complètes qui transforment les données brutes en insights actionnables.
Pouvez-vous aider Ă  construire des pipelines ML ?
Oui. Du feature engineering au déploiement de modèles, j'aide les équipes à construire des systèmes ML en production. Cela inclut les feature stores, les pipelines d'entraînement, l'infrastructure de serving de modèles, et le monitoring. Mon expérience chez Utelly incluait la construction de systèmes de recommandation qui traitaient des milliards d'interactions utilisateurs.
Comment abordez-vous l'architecture de plateforme data ?
Je conçois des plateformes data qui équilibrent flexibilité et gouvernance. Cela signifie des contrats de données clairs, des contrôles qualité automatisés, des contrôles d'accès appropriés, et de la documentation. L'objectif est une analytics en libre-service qui responsabilise les équipes sans créer de chaos data.
Et le traitement de données en temps réel ?
J'ai de l'expérience avec les architectures event-driven, le streaming data, et l'analytics en temps réel. Que ce soit Kafka, event sourcing, ou pipelines CDC, je peux vous aider à construire des systèmes qui traitent les données dès leur arrivée plutôt qu'en batchs nocturnes.

Prêt à Exploiter Vos Données ?

Discutons de vos défis data. Consultation gratuite - conseil honnête sur votre stratégie data.