Clément Dewever

– Référent technique data et Flux – Pilotage de 3 produits data & performance déployés dans 17 BU / 15 pays (30 000 utilisateurs/jour) par une équipe de 6 à 10 personnes composée de data engineers., de développeurs fullstack, de data scientists. – Définition de la vision produit, cadrage fonctionnel et priorisation de la roadmap. – Coordination des besoins métiers des 17 BU (ateliers, interviews, visites magasins). – Gestion du backlog, rédaction des user stories, suivi UX/UI, pilotage du delivery agile. – Collaboration avec équipes tech, data et opérationnelles. – Produits clés : – Booster: Application d'animation commerciale composée de 5 modules (30 000 utilisateurs/jour), optimisation de la performance et de l'animation des ventes / stocks en magasin, ainsi que le les tendances sur le Web. – Flash Report: Reporting temps réel permettant l'accélération de la prise de décision. – Perf Portal: Portail de performance et prévisions du CA magasin au cours de la journée.

– Référent technique data et Flux – Développements et déploiements Booster, Flash Report, Perf Portail à l'international : – Pilotage de la stratégie de déploiement des applications, des 150 KPI, des 400 flux pour nos 17 BU et coordination des équipes métiers/IT. – Mise en place des procédures de test et des plans de mise en production. – Suivi opérationnel international et arbitrage des risques. – Migration Cloud & Fusion SI : – Migration Cloud de l'application Booster, architecture cible & orchestrations – Migration de la source de données Teradata vers GCP. – Migration du datamart : Actian VectorWise on premise vers Actian Avalanche Cloud; Architecture de la nouvelle base de données, optimisations des performances. – Refonte des pipelines et traitement de 400 flux quotidiens. – Migration du datamart Avalanche vers BigQuery BI Engine. Amélioration des coûts de 50% et de la stabilité de l'application à 99.7%. Migration de Scala vers Python pour le back.

– Développement de flux ETL/ELT avec Stambia / Semarchy / Airflow, optimisation et industrialisation. – Déploiement de runtimes et automatisation des traitements. – Création de KPI (Scala, SQL) et normalisation des indicateurs. – Réalisation de POC pour solutions de bases de données, benchmarks, architecture cible. – Participation aux migrations techniques, réécriture de pipelines, adaptation des jobs. – Support N4 et analyse avancée des incidents critiques.