Laurent Vion

Après plusieurs années de réflexion, j'ai enfin sauté le pas pour me lancer dans l'aventure entrepreneuriale ! J'interviens principalement sur des projets de modernisation des SI (migration cloud, datalake, automatisation, ...), aussi bien sur des postes techniques (développement / architecture) que fonctionnels (gestion de projet, formation, organisation). N'hésitez pas à me contacter :)

Référent technique au sein du pôle Nexus/SCC - définition de l’architecture et cadrage technique - construction des roadmaps techniques - mentoring/coaching des collaborateurs Quelques projets auxquels j'ai activement participé : - industrialisation d’une application de maintenance prédictive du réseau électrique. Migration d’un prototype de data science développé en R / PostGre en Spring/Spark. - refonte de la de diffusion des données du Système d’Information Géographique (SIG) de l’ensemble du réseau Enedis. - définition de la stratégie et mise en place d’une architecture hybride (on prem / aws) pour le move 2 cloud. - création d’un service d’entreprise pour Airflow afin de remplacer l’ordonnanceur existant et déploiement sur une 20ne de projets

J'ai accompagné ENGIE Entreprises et Collectivités sur la mise en place d'une plateforme data complète (datalake + API) sur AWS qui viendra compléter l'infrastructure BI déjà existante. L'objectif est double : - pouvoir stocker et traiter des volumes de données impossibles à traiter dans l'infrastructure actuelle. - mettre à disposition les données et les outils nécessaires à leur exploitation par les équipes métiers (data science, data lab, BI, finance, ...) Mes principales missions sont : - définition de l'architecture cible et mise en place de la plateforme - recrutement, formation et management de l'équipe technique - développement des briques transverses génériques nécessaires à l'utilisation de la plateforme - développement des use cases métiers - formation et on-boarding des équipes métiers à l'utilisation de la plateforme

J'ai intégré l'équipe BI-Bigdata d'Enedis qui a pour mission de collecter l'ensemble des données du programme Linky (emplacement du matériel, relevé quotidien des compteurs, incidents, ...) pour ensuite fournir différents dashboards de reporting aux équipes opérationnelles. Ma principale priorité est de mettre à niveau l'environnement technique un peu vieillissant au travers de 3 axes de travail : - Automatisation des tests et de la recette avec la mise en place d'une chaine de CI/CD complète pour Hadoop. - Migration du framework Cascading à Spark sur Hadoop. - Ré-architecture des composants techniques pour les rendre plus génériques et ainsi diminuer le nombre de jobs "ad-hoc".

J'ai rejoint M6 Web en 2016 pour lancer le programme "data" du groupe avec trois principales missions : ⇨ la création d'une plateforme technique pour collecter et exploiter l'ensemble des données utilisateurs issues des différents services du groupe. ⇨ la constitution et le management d'équipes techniques développant sur cette plateforme. ⇨ acculturation et formation des équipes business et marketing à la culture "data driven" J'encadrais deux équipes organisées en "feature team" (1 FT = 1 product owner, 4 data-ingénieurs, 1 data-scientist, 1 data analyst) : ⇨ Produit : la data au service de l'expérience utilisateur (ABTest, recommandation, aide à la programmation vidéo, prédiction de churn, ...) ⇨ Publicitaire : monétisation de la data au travers nos offres publicitaires (Segmentation comportementale, prédiction socio-démographique, ...)

J'ai eu la chance de rejoindre Criteo au début de son aventure (40 employés) et de connaitre la phase d'hyper-croissance entre 2010 et 2015. J’ai principalement travaillé sur des problématiques d'automatisation et de scalabilité au sein de l'équipe prédiction, mais j'ai aussi participé à plusieurs projets transverses au sein de la R&D. Après 3 ans en tant que développeur, je suis devenu TechLead de l'équipe Engine/Prediction (5 personnes) pendant 3 ans. Quelques exemples de projets auxquels j’ai participé : ⇨ mise en place d'un service de prédiction real-time appelé depuis les frontaux web ⇨ migration des données de SQLServer vers Hadoop ⇨ portage du calcul des modèles de prédiction sur Hadoop ⇨ mise en place d'un environnement de simulation pour les algorithmes de prédiction ⇨ création d'un framework d'ABTesting ⇨ mise en place d'un système de "build from source" pour les composants C# ⇨ mise en place d'une infrastructure de déploiement des modèles de prédiction ⇨ automatisation du process de release des composants et des modèles de prédiction

Calcul parallèle - Ordonnancement. Conception d'un ordonnanceur offline capable de spéculer. Unix, C++

Aide à la décision - Programmation linéaire. Conception et réalisation d'algorithmes de planification des horaires de travail.

Traitement d'images - Tracking. Réalisation d'algorithmes de tracking robustes aux changements de lumière et aux déplacements de caméra.