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Pierre LatiPL

Pierre Lati

Senior DevOps and Data Engineer

€850/day
6 projects
Paris, FR
15+ years

Average response time: 1 hour

About Pierre

Data / DevOps / Cloud / IA

20 ans d'expérience

Exemples types de mission:
- L'implémentation d'une plateforme Data complète
- Le scale-up de plateformes applicatives souffrant de performance (via une architecture distribuée et/ou optimisation d'algorithme).
- La mise en place de processus DevOps: industrialisation des déploiements (IAC, CI/CD, PRA), pilotage des coûts FinOps
- Conception et déploiement de solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant aux entreprises d’exploiter leurs données internes via des assistants IA connectés à leur documentation, outils métiers et bases de connaissances.

Profil de mes clients:
Start-ups, ETI, PME

J'aime porter la casquette technico-fonctionnelle. J’apprécie à la fois la proximité avec le métier pour aider à identifier les enjeux et besoins, pour ensuite identifier des solutions techniques adaptées et innovantes.

Un sujet ? contactez-moi pour un audit gratuit!
  • English

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • Peftrust
    DevOps Engineer - Kubernetes
    December 2025 - February 2026 (2 months)
    Paris, France
    Scale-up de la plateforme existante depuis une architecture monolithique vers une architecture distribuée Kubernetes sur cloud souverain afin d'accompagner la montée en charge de l'utilisation de la plate-forme et d'en assurer une haute disponiblité

    - Développement, sizing et déploiement d'une architecture Kubernetes
    - Infrastructure mise en place via IaC (terraform)
    - Mise en place d'une couche de monitoring (Ressources techniques et FinOps)
    - Mise en place d'une couche de sécurité (VPC, Firewall)
    - Mise en place d'une couche CI/CD
    Kubernetes Scaleway Terraform CI/CD Docker
  • MAEE
    Architecte Data
    MEDICAL
    March 2025 - Today (1 year and 3 months)
    Conception et Implémentation d'une plate-forme de données complète, comprenant les couches suivantes:
    • Data: ingestion, transformation, orchestration, stockage, reporting
    • Infra: Via l’IAC. But: pourvoir monter une infra "from scratch" et scaler l'architecture à la demande
    • Conteneurisation (Docker). But: pourvoir "porter" l'application quelle que soit la plate-forme choisie.
    • CI/CD: pour fiabiliser le versioning des évolutions et leur déploiement.
    • Sécurité: Exemple: cryptage, VPC, gestion des droits, reverse proxy, VPN…
    • Monitoring: alertes et gestion des rejets
    • PRA (backup et restore)
    Scaleway Python VPN DevOps Terraform
  • BPCE-SI
    Senior Data Engineer
    BANKING AND INSURANCE
    February 2025 - Today (1 year and 4 months)
    Paris, France
    - Evolution des flux de données existants: (nouvelles features, renforcement de la qualité de données, amélioration de la performance, automatisation de processus de données auparavant manuels)
    - Evolution de l'infrastructure via IAC
    - Prise en compte de nouveaux besoins métiers et développement de nouveaux flux de données
    Cloud GCP Apache Spark Terraform Big Query

Reviews

5,0

Out of 6 ratings

ThierryT

Thierry

Asendia Management SAS

Reviewed on 28/02/2020

ThierryT

Thierry

Asendia Management SAS

Reviewed on 10/02/2020

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  • Master en Business Intelligence
    Grenoble Ecole de management
    2003

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