Marco lopez

– Conception et livraison complète de la plateforme data en tant que Lead Data Engineer (ingestion, modélisation Snowflake/dbt, dashboards interactifs) – Pipelines multi-fréquences (quotidien, hebdomadaire, mensuel) sur 4-5 sources fédérales et étatiques couvrant production énergétique, émissions et données économiques – CI/CD complet via GitHub Actions : déploiement automatique dbt sur Snowflake et rebuild Docker sur AWS à chaque push – Présentation régulière des avancées à des interlocuteurs institutionnels (État du Nouveau Mexique, New Mexico Tech) — plateforme publique live sur detectnm.org

– Développement de multiples pipelines d'ingestion automatisés vers Snowflake (MySQL, Google Docs, APIs diverses) représentant plusieurs dizaines de millions de lignes — dont un scraper Python/Docker en exécution quotidienne – Remplacement d'un process de facturation critique (3 personnes, plusieurs jours) par une app Streamlit/Snowflake — réduit à une demi-journée – Reverse engineering sur le système SMS pour concevoir des pipelines de données (MySQL, Snowflake, ThoughtSpot), en remplacement de rapports Qlik/Excel rigides – Modélisation Data Vault sur Snowflake pour abstraire la complexité de la base de données source et faciliter l’utilisation des données par les data analystes

– Conduite d'interviews auprès des Centres Communaux d'Action Sociale pour établir une stratégie de remontée des données de domiciliation vers la Préfecture – Développement d'une API Python et de scripts Bash pour centraliser automatiquement les données dans un stockage cloud (OVH S3), déploiement automatisé via CI/CD GitHub Actions – Création d’un dashboard Metabase pour afficher les données (opérationnel et en production)

– Création complète d'un dataset d'images annotées optimisé pour l'entraînement de modèles – Entraînement et optimisation d'un modèle de segmentation PyTorch — 85% de précision (mIoU) – Modèle en production dans une application mobile développée par une équipe partenaire

– Développement d'un programme Python et entraînement de modèles OCR sur mesure pour l'extraction automatique de données depuis des documents comptables (Fiducial US) – Création d'une API pour résumer automatiquement des papiers de recherche scientifique en utilisant un LLM (Mistral, hébergé localement) – Analyse de données sur les cycles de mise en retraite d'avions commerciaux et création de dashboards PowerBI pour des consultants dans l’aéronautique