Data Engineer | Data Ingénieur | Python | ETL | API | BI | AWS | Spark
Nicolas Guillaume : Développeur Big Data Python
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Profil mis à jour le : 18/09/2019
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Note Globale    

Présentation

 

Suite à l'obtention d'un double diplôme d'ingénieur et en management/entreprenariat, j'ai travaillé pendant 5 ans en tant que chef de projets photovoltaïques en France, puis pendant 2 ans à San Francisco aux Etats-Unis.

J'ai ensuite décidé de recentrer ma carrière sur le data engineering et le data analytics (3+ ans d'expérience). En plus de mon intérêt pour le secteur de l’énergie, je reste ouvert à de nombreux autres secteurs (transports, robotique, blockchain & dapps/smart contracts...)

Services proposés: 
• Data Integration, Manipulation de données (ETL): Python/Pandas, MongoDB, PostgreSQL 
• Microservices (API): Python/Flask, Docker, Jenkins, Bash/Shell 
• Infrastructure: Amazon Web Services (AWS) - EC2, ECR, ECS, Lambda, S3, RDS, DynamoDB, IAM, CloudWatch, API Gateway... 
• Data Visualization & Dashboards (BI): R/Shiny, JavaScript/VueJS 
• Exploratory Data Analysis: Python/Pandas, R/Shiny 
• Machine Learning (Clustering, Classification, Regression, Recommendation): Python/Scikit-Learn

Nicolas

id : #20853

36 ans

Paris

Développeur Big Data Python

Nicolas Guillaume

Certification

 

2019 : Amazon Web Services Certified Developer Associate

2017 : JavaScript, VueJS, Jenkins, Unit Testing, PostgreSQL, Redis

2016 : SQL, R, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Marketing Analytics

2016 : Strategic Business Analytics, Statistical Inference

Dernière expérience

 

Deepki - Paris (75000)
Data Engineer | Data Ingénieur | Python

Oct 2016 - Fév 2019

Deepki est une startup qui utilise les données existantes de ses clients pour réaliser des économies d’énergies dans l’immobilier. Grâce à son application SaaS, Deepki permet à ses clients de réduire en quelques semaines les charges sur tout leur patrimoine, sans installer de compteur et sans réaliser d’audit.

Mes principales activités en tant que Data Ingénieur : collection, agrégation, mise à disposition et analyse de données, notamment les séries temporelles
Plus spécifiquement :
• Data Integration / ETL / Data pipeline
• Data Collection / Data Cleaning
• Data Visualization
• Web Scraping / Parsing
• Automation / Unit Testing
• Microservices: Flask Restful API / R & Python package deployment

Data stack:
• Python (pandas, numpy, selenium...)
• R (dplyr, tidyr...)
• MongoDB, InfluxDB, AWS (EC2 and S3)

Data Visualization stack:
• Python (Flask, Bokeh, Plotly)
• Javascript (VueJS)
• R (Shiny)

Dev-ops: Docker, Jenkins, Bash/Shell, Microservice architecture

 

Formation

 

2008     EPFL (Swiss Federal Institute of Technology), Lausanne, Switzerland - MSc. in Management of Technology and Entrepreneurship

2006     University of Paris (Jussieu/Paris VI), Paris, France - MSc. in Aerodynamics and Aeroacoustics

2006     Arts et Métiers ParisTech (Paris Institute of Technology), Paris, France - MSc. in Mechanical and Industrial Engineering Specialization in Mechatronics

Langues

 

Anglais : Courant