Quentin RICHARD

Secteur : Santé - Pilotage simultané de deux projets stratégiques d'Entrepôts de Données de Santé (EDS) Responsabilités clés • Coordination et pilotage de 2 EDS en parallèle, chacun avec des environnements SIH, priorités et équipes distincts • Gestion d’équipes projet composées de 6 et 8 personnes • Construction de la vision cible : cadrage fonctionnel, technique, réglementaire (santé, RGPD) et data • Réalisation et pilotage de la roadmap pluriannuelle • Animation de l’ensemble des comités de gouvernance : hebdomadaires, mensuels, C-level • Coordination transverse avec la DSI, le DIM, les métiers, les chercheurs, le DPO et les partenaires techniques • Pilotage budgétaire global (≈ 3 M€ cumulés) : arbitrage ressources, risques et planning • Supervision des chantiers fonctionnels, techniques, réglementaires, sécurité et cloud souverain Résultats obtenus • Déploiement d’une plateforme data cloud souverain certifiée HDS et SecNumCloud, construite sur des briques open source • Déploiement d’une plateforme data on-prem, également construite sur des briques open source • Intégration et interfaçage de 100+ tables SIH dans chaque établissement • Traitement et pseudonymisation de 10+ millions de comptes-rendus médicaux via pipelines NLP & GPUs • Plateformes mises à disposition des équipes de recherche clinique et scientifique des CHRU, accélérant la réalisation des études Stack principale NumSpot, Kubernetes, MinIO, Airflow, Spark, OpenMetadata, Keycloak, PostgreSQL, Apache Iceberg, Polaris, OpenSearch

Secteurs : Finance, Retail Responsabilités clés • Conception et optimisation d’architectures data : EDM, Data Lakehouse, Data Platform BI • Encadrement d’équipes techniques (jusqu’à 7 Data Engineers) • Pilotage transverse technique / métier et coordination des parties prenantes • Définition et diffusion des bonnes pratiques Data Engineering, DevOps, FinOps • Audits et recommandations stratégiques pour des plateformes data à grande échelle • Développement de composants techniques : librairies Spark/Scala/Python, monitoring, pipelines Stack principale Azure, Databricks, Spark (Scala/Python), Delta Lake, ADF, Azure DevOps

Secteurs : Banque, e-commerce, Energie, Luxe Responsabilités clés • Conception et déploiement d’architectures data (Azure, AWS, Hadoop, Databricks) • Développement et optimisation de pipelines batch & streaming (Spark, Scala, Python, Kafka) • Industrialisation de plateformes Big Data pour divers cas d’usage : BI, fraude, migration… • Encadrement et montée en compétences d’équipes (jusqu’à 3 Data Engineers) • Cadrage métier, pilotage technique, mise en place CI/CD Stack Azure, AWS, Databricks, Hadoop (HDFS, Hive, HBase), Spark (Scala, PySpark), Kafka, Jenkins, Git