Über Thomas
◉ Quelques informations sur moi ⤵︎
👨💻 Expert en Data Engineering · Modern Data Stack · Analytics
🎓 Databricks / dbt / AWS
⚙️ +200 rapports financiers migrés sur 50+ pays chez Decathlon
🧑💼 +8 ans d'expérience en infrastructure analytique & data
🔹 Je construis des flux de données de bout en bout, de la source brute jusqu'au dashboard
🔹 Zéro intervention manuelle sur les flux en production
🔹 Mon obsession : supprimer les dépendances IT qui freinent les décisions métier
◉ Mes références ⤵︎
Decathlon · SNCF Immobilier · OPmobility (ex Plastic Omnium) · Eutelsat
◉ Voici les missions pour lesquelles j'interviens régulièrement ⤵︎
Data Engineering | Modern Data Stack | Architecture Analytique
- Cadrage des besoins data avec les équipes métier, finance et IT
- Construction des pipelines de bout en bout : ingestion, dbt, Airflow, exposition BI
- Migration des stacks legacy vers des architectures modernes (Databricks, Snowflake, BigQuery, AWS)
- Rationalisation des dashboards : suppression des doublons, réduction des coûts, source de vérité unique
- Coordination entre métiers et DSI pour garantir l'alignement sur la donnée
QA Data | Tests & Validation | Rationalisation Dashboards
- Stratégie de tests data et coordination des phases de validation (unitaires, fonctionnels, UAT)
- Gouvernance qualité : rôles, outils (dbt tests), rituels, process de validation
- Rédaction des cahiers de recette pour les flux et dashboards (PowerBI, Tableau, Qlik)
- Pilotage des campagnes de tests avec suivi des anomalies et reporting
- Fiabilisation de la mise en production via CI/CD (Github Actions, Gitlab CI/CD)
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Lille (bis zu 20 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Crédit Agricole Personal Finance & MobilityLead Analytics EngineerBANKEN & VERSICHERUNGENApril 2026 - Heute (2 Monate)Roubaix, FrankreichJ’ai été missionné en tant que Lead Analytics Engineer pour structurer et faire monter en compétence l’ensemble de la filière Data, dans un contexte de migration vers une Modern Data Stack où les équipes devaient rapidement s’approprier de nouveaux outils et de nouvelles pratiques.Les développements restaient hétérogènes, les standards absents, et les choix d’architecture rarement challengés face aux propositions de la DSI.Actions menées :
- Conception d’un parcours pédagogique complet (Onboarding, Fondamentaux, Avancé) couvrant l’ensemble de la stack cible
- Animation de sessions de formation, ateliers pratiques et masterclass pour accélérer la montée en compétence des équipes
- Construction d’une base de connaissance de référence (Wiki, Tutoriels, Best Practices) comme point d’entrée unique pour tous les profils Data
- Industrialisation des développements via une bibliothèque de templates GitLab CI couvrant les principaux cas d’usage
- Définition des règles d’or du développement : conventions de nommage, structure des repos, stratégie de branching
- Création d’un projet dbt “socle” centralisant macros partagées et packages internes
- Rôle de garant technique : challenge des choix d’architecture et des propositions de la DSI pour assurer la cohérence globale de la stack
👉 Résultats obtenus :- Une filière Data structurée, avec un référentiel commun maîtrisé par l’ensemble des équipes
- Des pipelines standardisés et reproductibles, réduisant les délais de mise en production
- Une gouvernance technique cohérente, avec des décisions d’architecture mieux arbitrées
- DecathlonAnalytics Engineer | Modern Data StackEINZELHANDELJanuar 2024 - April 2026 (2 Jahre und 3 Monate)Lille, FranceJ'ai été missionné chez Decathlon pour structurer et fiabiliser leur Modern Data Stack, dans un contexte où les besoins data explosaient mais les fondations restaient fragiles.Les équipes métier s'appuyaient sur des rapports éparpillés, souvent redondants, parfois inutilisés, et construits sur des flux legacy difficiles à maintenir.Actions menées :
- Prise en charge des nouveaux besoins métier de bout en bout, jusqu'à la mise à disposition des agrégats pour les dashboards Tableau
- Migration des flux Talend vers la Modern Data Stack, avec re-qualification des besoins au passage
- Rationalisation du parc de dashboards : fusion, dé-commissionnement des rapports coûteux et sous-utilisés
- Construction d'une couche sémantique centralisée sur les indicateurs stratégiques Decathlon, pour une lecture cohérente pour toutes les équipes
- Préparation de cette couche pour une exploitation par des LLM et usages GenAI
👉 Résultats obtenus :- Réduction du nombre de dashboards actifs, avec un impact direct sur les coûts d'infrastructure
- Une source de vérité unique sur les métriques stratégiques, accessibles sans ambiguïté
- Une stack data prête pour les usages IA
- DecathlonData Engineer | Modern Data StackEINZELHANDELDezember 2022 - Januar 2024 (1 Jahr und 1 Monat)Lille, FrankreichLa BU Finance de Decathlon s'appuyait sur une stack analytique vieillissante centrée sur Qlik Sense, avec des centaines de dashboards en production et des pipelines qui ne tenaient plus la charge. Une refonte complète de l'infrastructure était nécessaire pour fiabiliser les données et moderniser la visualisation.J'ai travaillé au sein de l'équipe data sur la construction et le déploiement de la Modern Data Stack de la BU Finance, en reposant l'ensemble de l'infrastructure sur AWS et en accompagnant la transition Qlik vers Tableau.Actions menées :
- Conception d'une architecture Lakehouse en médaillons sur AWS (S3, Glue), structurant les flux depuis l'ingestion brute jusqu'aux agrégats prêts à l'analyse
- Migration des flux de transformation legacy Talend vers dbt, pour moderniser la couche de traitement et gagner en maintenabilité
- Mise en place des pipelines de transformation via dbt, en s'appuyant sur Databricks pour absorber les volumes à l'échelle d'une BU internationale
- Automatisation des traitements et des rechargements de dashboards via Airflow, pour fiabiliser les mises à jour sans intervention manuelle
- Migration des dashboards Qlik Sense vers Tableau, en accompagnant le shift vers un outil de visualisation plus adapté aux usages analytiques modernes
👉 Résultats obtenus :- Des centaines de dashboards migrés et opérationnels sous Tableau
- Une infrastructure analytique fiable et moderne, dimensionnée pour les volumes de la BU Finance de Decathlon
- Un socle cloud unifié sur AWS qui ouvre de nouvelles capacités analytiques à l'équipe data
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master MIAGE IPI-NT (Ingénieurie Projet Informatiques - Nouvelles Technologies), InformatiqueUniversité Lille 1 Sciences et Technologies2017Master MIAGE IPI-NT (Ingénieurie Projet Informatiques - Nouvelles Technologies), Informatique
- Licence MIAGE, InformatiqueUniversité Lille 1 Sciences et Technologies2015Licence MIAGE, Informatique