Garthi Siva

Caisse Des Dépôts Ingénieur Big Data @Sopra Steria

Paris, FR
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WORK HISTORY

Mar 2024 — Present

Caisse Des Dépôts Ingénieur Big Data @Sopra Steria

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Ville de Paris, FR

Objectif : Centraliser les données métiers (bancaire, investisseur, prêteur) au sein d’un hub Big Data, en structurant et en industrialisant les objets métiers via une architecture Data Vault. Activités réalisées :• Ingestion de données brutes (CSV, Excel, PostgreSQL) vers la zone fine du Lake (SQOOP & Spark JDBC)• Réparation et adaptation d’un ingesteur Excel pour l’ensemble de la BDT• Création et alimentation de la couche RAW Vault (Hub, Satellite, Link)• Développement des couches Pre-Business et Business Vault en PySpark• Tests unitaires via Jupyter et validation fonctionnelle avec les BA• Challenge des modèles Vault proposés par les BA selon les besoins métiers• Déploiement en recette via Jenkins / Cloudbees; coordination avec l’équipe DPI pour la production• Suivi de production et gestion des incidents via Control-M, ElasticSearch et DTI• Rédaction des consignes de livraison (backup parquet, création de tables Hive, scripts SQL…)• Animation du Pre-Sprint pour préparer les sprints et améliorer l’estimation collective• Participation aux cérémonies Agile : Daily, Grooming, Sprint Planning, Review, Rétrospective• Revue de code entre DataIng et respect du Gitflow🧠 Environnement technique / fonctionnel : Apache Spark (PySpark, SparkSQL), Python, Hive, Hue, SQL, Yarn, Shell, HDFS, SQOOP, Spark JDBC, Cloudera, Data Vault, Gitflow, Jenkins, Cloudbees, Jupyter, BitBucket, Git Copilot, VSCode

EDUCATION

2017 — 2018

Université Sorbonne Paris Nord

Master en Exploration informatique des données et décisionnel, Informatique

2012

Lycée Suger

Baccalauréat, Scientifique

2015 — 2016

Université Sorbonne Paris Nord

Licence 3ème année, Informatique

2013 — 2015

Université Sorbonne Paris Nord

DUT, Informatique

ABOUT GARTHI SIVA

Data Engineer avec plus de 7 ans d’expérience en Business Intelligence, j’ai évolué vers le Big Data dans le cadre d’une mission stratégique à la Caisse des Dépôts, où j’ai conçu et optimisé des flux critiques en PySpark et Hive, en m’appuyant sur une modélisation Data Vault (Hub, Satellite, Link). J’ai également accompagné des grands comptes tels que BNP Paribas, HSBC, Neuflize OBC, Enedis sur des projets stratégiques à forte valeur ajoutée, en environnement Agile (Scrum, Kanban), avec une approche orientée qualité, performance et impact métier. En mission, j’adopte une posture de leadership opérationnel : encadrement de juniors, animation de cérémonies Agile, coordination inter-équipes, et prise d’initiative technique (automatisation, stratégie de migration).Sans revendiquer le titre de Leader technique, je m’inscris dans une dynamique de montée en responsabilité, avec une appétence pour des rôles de Chef de projet Data ou Référent technique mêlant expertise, vision métier et sens du collectif.Passionné par la donnée, je combine expertise technique, vision métier et soft skills (communication, écoute, esprit d’équipe) pour transformer la data en véritable levier business. Compétences clés : Big Data : PySpark, SparkSQL, Hive, Data Vault, Jupyter, ElasticSearch, SQOOP, Spark JDBC BI & ETL : DataStage, Informatica, Talend, Power BI, SAS EG, Dataiku Bases de données : SQL, PL/SQL, Oracle, Teradata DevOps & CI/CD : Git, Jenkins, Flyway, Peach, XL Deploy Orchestration & Scheduling : Control-M, Dollar Universe Méthodologies : Agile (Scrum, Kanban, SAFe) Gestion & Documentation : Jira, Confluence, ServiceNow, SmartIT, Darwin, animation de Pre-Sprint, backlog, chiffrage/estimation🧠 Soft Skills : Communication claire, esprit d’équipe, autonomie, coordination inter-équipes, adaptabilité, rigueur, leadership technique, formation & transmission🧭 Ma philosophie : rester curieux, apprendre en continu, et transformer chaque défi en opportunité d’évolution — pour faire de la donnée un véritable levier business. Actuellement en mission, je suis en recherche active d’une opportunité stimulante en Data Engineering, dans des environnements Big Data, Cloud ou IA, où je pourrai continuer à apprendre, transmettre et créer de la valeur tout en élargissant mon périmètre de responsabilité.

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