Ingénieur Backend, Data & MLOps
Natale Foata
Depuis plus de 6 ans, je travaille sur des projets complexes pour scale-ups et grands groupes sur des sujets liés au backend, à la donnée et à l'intégration d'IA en production.
Un ingénieur passionné
Initialement formé en mathématiques appliquées 🤓, c'est la curiosité qui m'a poussé à me former sur différents sujets au fil des années. J'ai ensuite pu les mettre en pratique dans des environnements très différents.
Aujourd'hui, j'apprécie travailler sur différents sujets liés au backend, à la donnée et à l'intégration d'IA en production. Cette vision large est un réel atout afin de proposer des solutions complètes.
J'ai toujours vécu dans le sud de la France 🌴 et travaillé principalement autour de Marseille, mais également en télétravail complet !
Un profil atypique
L'intersection entre mathématiques appliquées, développement logiciel, data engineering et souhait de comprendre.
Des fondations en Mathématiques
Les mathématiques appliquées me permettent de comprendre le fonctionnement des algorithmes intelligents et donc d'optimiser leurs performances afin de les utiliser au mieux.
Le logiciel au service du business
Un code parfait qui ne résout pas un vrai problème business n'a pas beaucoup d'utilité. Je m'efforce de développer des solutions qui s'adaptent à la réalité afin de maximiser leurs impacts.
Bien utiliser les données
Au-delà des pipelines ou des différents outils, je conçois des systèmes dont l'objectif est de générer de la valeur métier.
Mes expériences clés
Fondateur & Founding Engineer
Marty
janv. 2025 - aujourd'hui
Conception et développement d'une Marketplace Data Driven pour aider les artisans à mieux se vendre en ligne.
• Moteur de recherche éthique avec algorithme de matching basé sur embeddings
• Stack complète : FastAPI (Python), Next.js, PostgreSQL + pgvector et PostGIS, Agents IA
• Infrastructure GCP + Terraform, Github Actions
• Imaginer le produit puis le développer en full-stack, penser l'UX et de la sécurité
Senior Data & Backend Engineer
CMA CGM
déc. 2023 - déc. 2024
Industrialisation d'une application Data Intensive stratégiques pour les lignes maritimes mondiales.
• Optimisation des pipelines dbt sur Snowflake et PostgreSQL
• Moteur de recommandation avec optimisation sous contrainte
• Conteneurisation et amélioration des déploiements Docker
Data Engineer | MLOps Engineer
Ornikar
oct. 2022 - déc. 2023
Conception et mise en œuvre d'une stack MLOps complète et gestion des flux de données.
• Pipelines de déploiement continu et infrastructure cloud
• DAG Airflow pour traitement par lots et données temps réel sur GCP
• Industrialisation des modèles ML
• Gestion de crise : ingestion rapide de données critiques lors d'incident majeur
Ma formation
Master Mathématiques Appliquées - Parcours Data Science
Aix-Marseille Université
2018 - 2020
Formation spécialisée alliant rigueur mathématique et applications en science des données, statistiques et traitement du signal.
• Statistiques avancées, Machine Learning, optimisation
• Traitement du signal, signal audio et vidéo, traitement d'images
• Nouveau parcours pionnier à l'époque, mêlant théorie et pratique
• Cette formation m'a donné les bases pour comprendre les algorithmes et ainsi mieux les intégrer en entreprise
Licence Mathématiques
Aix-Marseille Université
2014 - 2017
Formation généraliste en mathématiques théoriques.
• Analyse, algèbre, probabilités, statistiques
• Cette formation généraliste m'a permis de développer une méthodologie de travail, de la rigueur et de la résolution de problèmes
Mon savoir-faire
Plus concrètement, découvrez les technologies et méthodes que je maîtrise.
Data Engineering
Pipelines ETL/ELT, PostgreSQL, Snowflake, dbt, Airflow. Architecture de données scalable et performante.
MLOps & IA
Industrialisation ML, embeddings, moteurs de recommandation, monitoring des modèles, agents IA.
Backend & APIs
FastAPI, Python, architecture microservices, APIs REST performantes et sécurisées.
Cloud & DevOps
GCP, AWS, Terraform, Docker, Kubernetes, CI/CD GitLab, monitoring Prometheus/Grafana.
Full-Stack
Next.js, React, TypeScript. Capable de livrer des solutions complètes end-to-end.
Optimisation mathématique
Algorithmes d'optimisation sous contrainte, scoring sémantique, modélisation statistique.
Gestion de crise
Intervention rapide, résolution sous contraintes, maintien opérationnel critique.
Compréhension business
Traduction des besoins métier en solutions techniques, ROI-driven, impact mesurable.
Architecture système
Conception d'architectures scalables, choix technologiques éclairés, dette technique maîtrisée.
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