Ganaël Delzenne

Intégré en tant que consultant indépendant au sein de l'équipe Core Data Engineering d'une marketplace tech internationale à fort trafic. Ma mission se concentre sur la construction d'infrastructures de données cloud scalables, l'application de standards rigoureux d'ingénierie logicielle et le développement de capacités de données sur mesure pour le ML et la GenAI. Responsabilités clés : • Infrastructure de données & Orchestration : Architecturé des pipelines de données et géré l'orchestration via Databricks Asset Bundles et Terraform. • Feature Stores & Données pour le ML : Conçu et alimenté des tables de features optimisées dans le Feature Store central afin d'accélérer la mise en production des modèles de Machine Learning et d'accompagner les ML Engineers. • AI Engineering : Exploité intensivement la GenAI pour accélérer le cycle de développement : créé des agents sur mesure, défini des skills et implémenté des Model Context Protocols (MCPs) notamment pour Claude Code. • Qualité du Code & Intégration CI/CD : Mis en place et garanti des standards d'ingénierie Python rigoureux (utilisation de uv, Ruff, Mypy) et piloté le déploiement fluide d'actifs de données conteneurisés via les architectures GitLab CI/CD. • Roadmap Streaming : Phase à venir axée sur le développement de pipelines de traitement de flux en temps réel utilisant Apache Kafka et Apache Flink au sein de la plateforme de données next-gen de la marketplace. Tech Stack : Databricks (Feature Store, Asset Bundles) • AWS • Terraform • Python (PySpark, Mypy) • SQL (SQLFluff) • Docker • GitLab CI/CD • Kafka • Flink • Claude Code / MCPs • Modern Dev Tools (uv, Ruff, Bandit, Vulture)

• Conception et optimisation de pipelines Snowflake en appliquant les meilleures pratiques (SCD Type 2, chargement incrémental via Streams/Dynamic Tables), améliorant la rapidité de traitement et la fraîcheur des données • Gestion et montée en charge d’une infrastructure Airflow-on-Kubernetes, avec mutualisation des workflows dans des bibliothèques partagées pour renforcer la maintenabilité et simplifier les déploiements • Réduction du temps d’exécution des pipelines CI/CD de 90 % (de 9 à 1 minute), accélérant significativement le rythme de développement • Animation des réunions hebdomadaires de Data Engineering et pilotage d’initiatives favorisant la collaboration entre équipes et l’innovation technique • Mise en place de stratégies d’optimisation des coûts (gestion automatisée du cycle de vie des données, ajustement des paramètres Snowflake Time Travel), permettant une économie annuelle de 40k € sur le cloud et le stockage • Contribution à des initiatives stratégiques FinOps ayant abouti à une réduction de 50 % des dépenses globales sur Azure • Renforcement de la sécurité avec l’authentification par clé RSA et le SSO sur Snowflake, l’accès Airflow sécurisé par VPN et la centralisation de la gestion des secrets via Azure Key Vault Tech Stack : Data Platform : Snowflake Langages : Python, SQL, Bash Orchestration : Apache Airflow Cloud : Azure Infrastructure : Kubernetes, Docker DevOps : Git, Azure DevOps

• Construit l’infrastructure Data sur Azure autour de Databricks, Spark, ADLS et Azure Event Grid • Implémenté et déployé un modèle de recommandation Wide & Deep avec Azure ML et MLOps • Développé des API basées sur LLM via Azure Functions • Déployé et orchestré un cluster Apache Airflow via Kubernetes (AKS) pour pipelines data et entraînements ML

• Fullstack development of an API monitoring website using Angular and Spring Boot that helped boost developers efficiency and improve web security. • Integration of PrimeNG for an optimized user interface. • Participation in Agile (Scrum) projects for a major public transport customer with expertise in Angular, and CI/CD with Git, Jenkins, and Docker. • Exploration of Kubernetes for deploying containerized applications.

• Expertise dans la suite AVEVA, en particulier System Platform, pour l'informatique industrielle. • Conception d'un logiciel POC ayant abouti à la signature fructueuse d'un contrat client. • Analyse approfondie d'un logiciel System Platform / MySQL et rédaction d'une analyse organique afin d'en faciliter le déploiement. • Contribution au développement d'applications d'entreprise en C# pour l'intégration d'entreprise.