Laurent Mercier
Ingénieur de données AWS sénior | Architectures cloud, pipelines distribués et gouvernance des données
Berlin
Profil professionnel
Ingénieur de données spécialisé dans l'écosystème AWS, cumulant une solide expérience dans la conception d'architectures analytiques robustes, de lacs de données scalables et de pipelines de traitement à haute performance.
Reconnu pour sa rigueur dans l'application des meilleures pratiques de gouvernance, l'optimisation des coûts d'infrastructure cloud et le mentorat d'équipes d'ingénierie dans des contextes internationaux.
Expérience professionnelle
Kaldor Analytics GmbH
Berlin, Allemagne
Ingénieur de données AWS sénior
mars 2020 – Aujourd’hui
- Direction technique de l'architecture des pipelines de données pour une plateforme d'ingestion traitant plus de 4 To d'événements quotidiens avec AWS Glue et Amazon Kinesis.
- Optimisation des coûts et des performances de requêtes sur Amazon Redshift et Amazon S3 (Apache Iceberg), réduisant les dépenses d'infrastructure de 28 %.
- Mise en place de normes de gouvernance, de lignage et de qualité des données avec AWS Lake Formation et dbt, adoptées par quatre équipes produit.
- Accompagnement technique de huit ingénieurs de données autour de l'automatisation CI/CD des déploiements via Terraform et AWS CodePipeline.
Novera FinTech Solutions
Berlin, Allemagne
Ingénieur de données cloud
juin 2015 – févr. 2020
- Conception et déploiement de flux de données par lots et en continu sous Apache Spark sur Amazon EMR et AWS Lambda pour le rapprochement transactionnel.
- Migration de deux entrepôts de données historiques sur site vers Amazon Redshift, en automatisant la validation d'intégrité de plus de 150 millions d'enregistrements.
- Surveillance et observabilité des pipelines critiques grâce à Amazon CloudWatch et Datadog, atteignant une disponibilité de 99,95 % du service de données.
Elbe Systems AG
Potsdam, Allemagne
Ingénieur en bases de données et décisionnel
sept. 2011 – mai 2015
- Développement et maintenance d'architectures ETL sous PostgreSQL et Hadoop pour le traitement analytique de données télématiques.
- Conception de modèles de données relationnels et multidimensionnels à destination des tableaux de bord décisionnels de la direction.
Formation académique
Technische Universität Berlin
Diplom-Informatiker (Équivalent Master) · Informatique et systèmes répartis · Berlin, Allemagne · Mention très bien · oct. 1988 – sept. 1993
Spécialisation en bases de données relationnelles, algorithmique distribuée et modélisation des architectures de stockage à grande échelle.
Projets d'ingénierie
Plateforme modulaire de lac de données en code
févr. 2024 – nov. 2024
- Conception d'un lac de données expérimental basé sur S3, AWS Glue Catalog et DuckDB pour accélérer le prototypage analytique d'équipes de science des données.
- Rédaction de modèles Terraform open-source pour standardiser le déploiement sécurisé de clusters Amazon EMR Serverless en environnement réglementé.
Compétences techniques
Amazon Web Services (AWS)
AWS Glue
Amazon EMR
Amazon Redshift
Amazon Athena
Apache Spark / PySpark
Apache Iceberg
Terraform
SQL avancé
Python
dbt
AWS Lake Formation
Langues
Français
C2
Allemand
C2
Anglais
C1
Certifications professionnelles
AWS Certified Data Engineer - Associate
Amazon Web Services · avr. 2024
AWS Certified Solutions Architect - Professional
Amazon Web Services · sept. 2025
Engagement associatif
Initiative Numérique Solidaire
Berlin, Allemagne · sept. 2021 – déc. 2023
- Bénévole formateur en informatique
- Animation d'ateliers d'initiation au code et à la gestion de bases de données relationnelles pour des adultes en reconversion professionnelle.