Lead Data Architect & Head of Data Engineering
EMILFREY • Distribution Automobile • Depuis Février 2025 Contexte :
Transformation complète de l’écosystème Data & Innovation. Double casquette Lead
Architecte Data + Head of Data Engineering. Pilotage des choix techniques et
accompagnement des équipes vers une architecture cloud-native.
Pilotage de la transformation Data & Cloud : Définition de la stratégie et de la
roadmap pour la migration complète vers une Modern Data Stack cloud-native
sur AWS.
Architecture Data Lakehouse sur Snowflake : Conception et mise en œuvre
d’une architecture Data Lakehouse unifiée sur Snowflake (Warehouse) et AWS
S3 (Data Lake), supportant les cas d’usage avancés (IA, real-time analytics).
Modernisation de l’Ingestion (Talend → dlthub) : Remplacement de l’ETL
legacy Talend par un framework d’ingestion cloud-native basé sur dlthub
(Airbyte/Singer) et des staging areas sur AWS S3, garantissant une ingestion
scalable et résiliente.
Industrialisation des Transformations (dbt) : Déploiement de dbt (data build
tool) pour la modélisation et la transformation des données, en appliquant les
principes de Data Vault et de modélisation dimensionnelle directement dans
Snowflake.
Mise en place d’un Pattern DataOps/CI/CD Avancé :
Implémentation d’un pipeline CI/CD (GitLab/GitHub Actions) pour
l’automatisation des déploiements.
Séparation des couches d’ingestion et de transformation en repos distincts.
Automatisation du build de wheels Python pour chaque composant,
poussés vers S3 et utilisés comme requirements pour l’environnement
MWAA (Managed Apache Airflow on AWS).
Orchestration et Observabilité : Utilisation de MWAA pour l’orchestration des
pipelines et intégration de Sifflet pour l’observabilité, la qualité des données et
la gouvernance.
Refonte API : Remplacement de Talend ESB par API Gateway + Lambda +
Snowflake → solution 3x plus légère, -60% de coûts d’infrastructure.
Stack : Snowflake, AWS (MWAA, Lambda, API Gateway, S3, IAM), dbt, dlthub, Talend
Cloud, Python, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft Fabric, Qlik, Sifflet
BI & Big Data Architect / Tech Lead BI
EDF • Énergie • Avril 2022 – Janvier 2025 (2 ans 10 mois) Contexte : Projet DATA SFR
(Souscription, Facturation, Recouvrement) – Architecture BI & Big Data pour 4
applications métier. Garantie de la performance, qualité, sécurité et alignement
stratégique.
Architecture Data : Vision data, conception technique, roadmap pluriannuelle,
gouvernance Security by Design.
Migration Cloud Azure : Migration Data Lake + refonte ETL → ELT, optimisation
des coûts cloud de 35%.
DevOps & Industrialisation : CI/CD GitLab + Azure DevOps, automatisation des
tests (dbt Cloud, SqlMesh), monitoring Grafana/Datadog.
Migration Hadoop → Oracle Exadata : Refonte des ETL impactés, renforcement
de la stratégie de tests.
Optimisation Performance : Cubes tabulaires Power BI, procédures stockées
SQL Server, architecture SSIS/ODI → temps de traitement réduit de 50%.
Data Product : Création d’un Data Product centralisant les données BU Marché
Affaire.
Framework Zachman + SAFe : Amélioration de la vélocité projet et alignement
architecture/métier.
Stack: Azure Data Lake, Power BI, Oracle Exadata, Hadoop, Spark, dbt Cloud, SqlMesh,
GitLab, Azure DevOps, Grafana, Datadog, R, C#, TOGAF, Archimate


Head of Data / Architecte Data
NCA ROUIBA • Agroalimentaire • Mai 2018 – Octobre 2020 (2 ans 6 mois) Contexte :
Prise de fonction en tant que Head of Data pour piloter la transformation Data-Driven
de l’entreprise et l’architecture de la plateforme.
Stratégie et Architecture Data : Définition de la stratégie BI/Data et de la
roadmap d’architecture, menant à la digitalisation complète des pôles métiers.
Modernisation de l’Infrastructure : Conception et mise à niveau des entrepôts
de données et des catalogues. Mise en place d’une architecture ELT utilisant
Azure Data Factory pour l’ingestion et Databricks pour la transformation et le
Data Lake.
Déploiement Self-BI : Déploiement de Power BI en mode Self-Service BI,
améliorant la qualité et l’adoption des tableaux de bord par les utilisateurs
métiers.
Optimisation S&OP : Animation du processus Sales & Operations Planning et du
système de prévisions, réduisant le taux d’erreur de 10% à 4%.
Impact Business : Contribution à l’amélioration de l’EBITDA de +15% par rapport
à N-1 grâce à l’optimisation des processus et à la qualité des données.
Stack: Azure Data Lake, AWS, Azure Data Factory, Power BI, Qlik Sense, QAD (ERP),
Salesforce, Databricks, Lean Management.
Data Architect & Lead BU Data (MENA Region)
THE COCA-COLA COMPANY • FMCG / MENA Region • Septembre 2016 – Mai 2018 (1
an 9 mois) Contexte : Rôle d’Architecte Data et de Lead pour la Business Unit (BU)
MENA, pilotant la stratégie et l’industrialisation des plateformes de données.
Architecture et Stratégie Data BU : Pilotage de la stratégie Data & BI pour la
Business Unit MENA, agissant comme Lead BU Data pour aligner les besoins
métiers sur l’architecture technique.
Migration Data Lake Azure : Conception et lead du projet de migration vers une
architecture Data Lake sur Azure, jetant les bases d’une plateforme data
centralisée pour la région.
Optimisation de la Performance Data : Refonte des API (RESTful, JSON) et
mise en place de mécanismes de caching avancés (Redis), avec monitoring via
New Relic/Datadog APM, réduisant significativement les coûts et la latence.
Industrialisation et Gouvernance : Gestion des projets d’industrialisation des
pipelines de données, des budgets et des ressources pour la BU, assurant la
qualité et la fiabilité des reportings de Direction Générale.
Résultats : Migration réussie, amélioration mesurable de la marge d’erreur des
prévisions et qualité des reportings significativement améliorée.
Stack : Power BI, Power Apps, SAP, Salesforce, Azure Data Factory, Oracle, SQL Server,
R, Azure Data Lake, AWS, Redis, New Relic, Datadog APM
Tech Lead Data & Project Manager
GROUPE BEL • Agroalimentaire • Décembre 2015 – Septembre 2016 (10 mois)
Contexte : Rôle de Tech Lead Data et de Project Manager pour l’optimisation des
processus Sales & Supply Chain.
Leadership Technique et Projet : Lancement et gestion du projet d’optimisation
de la force de vente (Projet HHT), incluant le déploiement d’un CRM et d’une
application mobile nomade.
Architecture Reporting 360° : Création d’une architecture de reporting
complète (Trade Marketing, lancement produit, performance commerciale) en
utilisant Power BI et la suite MSBI (SSRS, SSIS, SSAS).
Coordination S&OP : Suivi des prévisions et objectifs commerciaux en
coordination avec la Supply Chain via des tableaux de bord centralisés.
Résultats : Déploiement réussi du CRM sur le territoire national et amélioration
du monitoring des performances commerciales.
Stack : CRM HHT, SAP, Power BI, MSBI (SSRS, SSIS, SSAS), JDA, Python, Qlik Sense, API
Management


Sales Analyst & Sales Supervisor
MONDÉLEZ INTERNATIONAL • FMCG • Septembre 2011 – Décembre 2014 (3 ans 4
mois)
Reporting quotidien : KPI, consolidation et communication des objectifs à
l’équipe commerciale.
Coordination cross-fonctionnelle : Marketing, Supply Chain, Production via
dashboards synchronisés.
Développement terrain : Zone de 860 points de ventes avec 6 vendeurs.
Stack : SAP, SAGE, Excel, SQL


Consultant BI – Sales & Supply Chain Analyst
RED BULL = company  • FMCG = supplier  • Janvier – Décembre 2015
Amélioration des solutions BI et qualité d’intégration des données pour les
Datamarts.
Dashboards de surveillance : Gestion des entrepôts, niveau des stocks, DLC,
inventaires avec alertes.
Audit et création de dashboards de performance Sales & Supply Chain.
Résultats : Réduction de la marge d’erreur, amélioration de la qualité des
reportings.
Stack : Excel, SAP, SSIS, R, SQL, Python