Koitrin Koffi
Data Engineer @ENGIE
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WORK HISTORY
Data Engineer @ENGIE
Paris, FR
Projet : Plateforme data pour le suivi des campagnes de vente Conception et implémentation d’un module générique en PySpark pour l’ingestion de fichiers CSV, Excel, Parquet à partir de fichiers de configuration sur Databricks. Conception de dashboards FinOps à partir des tables systèmes de Databricks. Conception d\'une architecture médaillon sur Databricks pour la collecte et l\'agrégation de données, permettant le suivi des campagnes de vente. Optimisation du code PySpark legacy, réduisant de 20 % le nombre de lignes de code et améliorant les performances de 30 %. Automatisation de la documentation de 42 tables et 621 colonnes dans Unity Catalog via des scripts d\'alimentation à partir de fichiers de configuration. Implémentation d’un système de détection de qualité (DQX) et de mise en quarantaine des données non conformes selon des critères définis. Migration d\'applications Spark legacy vers Databricks Asset Bundle, simplifiant la chaîne CI/CD et améliorant la gestion des jobs.
EDUCATION
Université de Rennes I
Master MIAGE, Informatique
Université Félix Houphouët-Boigny
Licence Professionnelle, MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion d'Entreprises)
ABOUT KOITRIN KOFFI
Vos pipelines manquent d’efficacité? La qualité de vos données freine vos analyses? Vous avez du mal à aligner votre architecture data avec vos enjeux métier?J’aide les entreprises à structurer, automatiser et fiabiliser leurs plateformes data.Comment je peux vous aider : Optimiser et fiabiliser vos pipelines – Automatisation et orchestration de flux de données ETL/ELT avec Databricks, Azure Data Factory, Spark, Kafka. Améliorer la qualité des données – Définition du cycle de vie des données, intégration de critères de qualité avec Python et suivi des SLAs pour garantir des données fiables et exploitables. Mettre en place une sécurité des données – Implémentation de rôles et permissions adaptés sur Azure, Databricks pour un contrôle strict des accès à votre plateforme.🧩 Concevoir des modèles de données performants – Définition et mise en place de modèles relationnels et analytiques adaptés aux besoins métiers, optimisés pour une exploitation efficace en SQL.🤝 Aligner la tech avec vos enjeux métier – Collaboration étroite avec vos équipes pour garantir un alignement data-business optimal. Ils m’ont fait confiance : Stellantis – Optimisation et automatisation des pipelines de données. Renault – Migration d\'une plateforme NoSQL critique vers du SQL dans Azure pour des systèmes d\'aide à la conduite. Crédit Mutuel Arkéa – Structuration et modélisation des données pour une meilleure exploitation des indicateurs métiers.Contactez-moi, je vous réponds dans l\'heure!Vous pouvez également réserver un créneau ici https://koitrin.short.gy/book-slot
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