J aide les equipes a moderniser PySpark, Databricks, Azure/AWS et les plateformes data avec contraintes de conformite lorsque fiabilite, auditabilite et vitesse de livraison comptent ensemble.
Chaque mandat est cadre autour d une decision concrete, d un risque delivery ou d une amelioration plateforme, pas de conseil generique.
Architecture, migration, optimisation et fiabilisation de workloads Spark a grande echelle.
Pour les equipes qui ont deja du volume, de la pression operationnelle ou un risque de migration. J aide a concevoir des pipelines batch et streaming, reduire les temps de traitement et rendre les systemes PySpark plus faciles a tester et exploiter.
Design de plateformes Azure, AWS et Databricks pour systemes de donnees reglementes.
Conception pragmatique pour les equipes data qui ont besoin de responsabilites claires, de livraison previsible et d infrastructure cloud maintenable. Cela peut couvrir data lake, orchestration, CI/CD, observabilite et modele operationnel.
Gestion PII/PIPEDA, auditabilite et frontieres de roles dans les systemes data.
Pour la sante, le gouvernement, la finance et les contextes ou la qualite des donnees et la conformite font partie du travail d ingenierie. L objectif est d integrer auditabilite et confidentialite des la conception.
Accompagnement hands-on pour les equipes qui livrent des plateformes data critiques.
Utile quand un projet a besoin de jugement senior sans ajouter une couche de management lourde. Je peux aider sur la roadmap, les arbitrages, les revues, les boucles de recrutement et la reduction des risques de livraison.
MLOps et workflows d ingenierie assistes par IA pour equipes en production.
J aide les equipes a utiliser l IA la ou elle ameliore vraiment le debit d ingenierie : controles qualite data, workflows developpeurs, livraison de modeles, evaluation et automatisation interne.
Controles, monitoring et preuves pour mieux faire confiance aux systemes data critiques.
Pour les equipes qui ont besoin de plus de confiance en production. J aide a definir regles de validation, controles de sante pipeline, gates de release, signaux de lineage et tableaux de bord operationnels.
L objectif est de passer de l ambiguite a un chemin technique executable, puis de soutenir le travail de livraison qui le prouve.
Clarifier objectif metier, donnees, architecture actuelle, risques, proprietaires et contraintes operationnelles.
Revoir pipelines, choix plateforme, conformite, workflow delivery et modes de panne en production.
Produire un plan concret : architecture, arbitrages, jalons, responsabilites et criteres d acceptation.
Soutenir implementation, revue, tests, deploiement, observabilite et transfert pour un resultat maintenable.
Les meilleurs mandats touchent PySpark, Python, Databricks, Azure, AWS, donnees reglementees, conformite ou leadership technique de livraison.
Oui. Beaucoup de mandats commencent par une revue architecture, performance, migration ou preparation production sur un systeme existant.
Oui. Mon experience la plus forte est dans les environnements reglementes ou fiabilite, auditabilite, PII et communication avec les parties prenantes comptent.
