Céleste Dissivouloud

Data Engineer spécialisé en développement de pipelines de données, virtualisation et automatisation. Maîtrise des bases de données relationnelles (MySQL, SQL Server) et non relationnelles, avec une approche axée sur la performance, l’optimisation et la fiabilité des systèmes. Expérience en intégration et gestion de données à grande échelle pour des solutions évolutives et robustes.

Ingénieur Data passionné et polyvalent, avec plus de deux ans d’expérience en conception et développement de solutions data robustes et évolutives. Spécialisé dans la création de pipelines de données performants, la virtualisation via Denodo, l’automatisation intelligente avec UiPath, et la visualisation stratégique avec Power BI. Doté d’une solide maîtrise des bases de données relationnelles (MySQL, SQL Server) et non relationnelles, je mets l’accent sur la fiabilité, l’optimisation et la scalabilité des systèmes.

Je combine une expertise technique approfondie à une compréhension fine du cycle de vie des systèmes d’information — de la capture du besoin jusqu’au déploiement, en passant par l’analyse, la modélisation et le développement. Mon approche orientée résultats me permet de transformer des SI complexes et cloisonnés en leviers de performance métier.

• Power BI & Data Viz : Conception de tableaux de bord dynamiques pour le suivi des habilitations (e-Plans, Racing, Rosanat), nettoyage de données, centralisation, et enrichissement des axes d’analyse.
• Denodo & Performance Data : Optimisation de vues complexes, réduction des latences, création de remote tables et automatisation des refreshs pour garantir des performances constantes et des données fraîches.
• Automatisation avec UiPath : Industrialisation de processus critiques multi-SI (grève, gestion des chantiers), automatisation de la collecte, croisement et diffusion des données, fiabilisation de la chaîne de valeur.
• Modélisation & Intégration : Construction de modèles de données sur mesure pour Power BI (schéma en étoile/flocon), intégration de sources hétérogènes via VQL, préparation avancée des données pour analyses Python ou BI.

Formation de niveau Master axée sur l’ingénierie des données au service de l’intelligence artificielle, répondant aux besoins croissants du marché en experts capables de concevoir des architectures data modernes, de gérer des pipelines complexes et de déployer des solutions IA à grande échelle.

Compétences développées :

• Architecture & Cloud Computing : Maîtrise des infrastructures IT, développement d’applications cloud (AWS, Azure).
• Data Management avancé : Gestion de données relationnelles (SQL), NoSQL (graphes, documents), data warehousing, ETL, et écosystèmes Big Data.
• Développement & DevOps : Conception logicielle, développement Python orienté data science, intégration des pratiques DevOps (CI/CD).
• Pipelines & Orchestration : Mise en place de flux de données automatisés et robustes entre systèmes hétérogènes.
• Mathématiques & IA appliquée : Fondamentaux statistiques et algorithmiques du machine learning, modélisation de données à grande échelle.
• Vision éthique & gestion de projet : Approche responsable de la donnée, méthodes agiles et gestion des projets data.