Alexis Colin
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Alexis Colin

Développeur Data & IA Montréal, QC 🇨🇦

À propos

0 ans d'expérience
0 secteurs d'activité
0 pipelines déployés

Développeur Data & IA, j'ai conçu et mis en place l'infrastructure de données complète d'un réseau e-commerce — de l'ingestion des données jusqu'à leur exposition aux assistants IA via un serveur MCP gouverné et sécurisé. Chez Laps, je construis des systèmes décisionnels qui aident l'entreprise à prendre des décisions stratégiques éclairées.

Mon parcours couvre l'ensemble de la chaîne de traitement des données, dans des secteurs variés : pipelines automatisés, data warehouses modélisés selon les besoins métiers, et rapports stratégiques et opérationnels construits avec différents outils de visualisation — en collaboration étroite avec les équipes métiers pour transformer les données brutes en leviers de décision.

Expérience

Févr. 2024 Aujourd'hui
Laps 2 ans 4 mois · Montréal, QC 🇨🇦

Développeur Data & IA

CDI

Conception et mise en place de l'ensemble de l'infrastructure de données de Laps, réseau e-commerce spécialisé dans le matériel de golf, depuis l'ingestion et le traitement jusqu'à la valorisation des données via des rapports stratégiques et opérationnels et leur exposition aux assistants IA (serveur MCP). Participation au développement d'un système automatisé de gestion des prix d'achat et de vente, renforçant les marges et la compétitivité de l'entreprise.

  • Conception, déploiement et automatisation de flux de données en Python sur AWS
  • Modélisation et implémentation d'un entrepôt de données centralisé
  • Développement de rapports et tableaux de bord opérationnels avec Grafana
  • Développement d'un serveur MCP en Python connectant l'entrepôt de données aux assistants IA, avec gouvernance SQL et masquage des données sensibles
Sept. 2020 Déc. 2023
BIAL-R 3 ans 4 mois · Lyon 🇫🇷

Développeur Data

CDI
chez Bial-S

Janv. 2023Déc. 2023 · 1 an

Participation à l'industrialisation d'une plateforme décisionnelle Cloud automatisée sur AWS, permettant l'ingestion, la visualisation et l'analyse prédictive de données pour des Offices Publics de l'Habitat. Parallèlement, pilotage d'un centre de services MCO pour Clariane.

  • Conception, déploiement et automatisation de flux de données ETL avec Pentaho
  • Support transversal de la plateforme décisionnelle et intégration de nouveaux clients
  • Pilotage du CDS : gestion d'équipe, coordination des activités et amélioration continue

Consultant ETL

CDI
chez Clariane

Sept. 2021Déc. 2022 · 1 an 4 mois

Référent MCO de l'ensemble des flux inter-applicatifs de Clariane, couvrant les domaines finance, RH, santé et relation client.

  • Développement et maintenance des flux inter-applicatifs avec Pentaho
  • Gestion des incidents de production : analyse, correction et reprise de données
  • Contribution à la migration des flux inter-applicatifs de Pentaho vers un ESB

Consultant Data

Alternance
chez APRR

Sept. 2020Août 2021 · 1 an

Alternance en dernière année de Master MIAGE, principalement réalisée sur des missions pour le client Autoroutes Paris-Rhin-Rhône (APRR) dans les domaines finance, péage, autoroute et relation clientèle. Cette expérience m'a permis de monter en compétences sur l'ensemble de la chaîne décisionnelle.

  • Cartographie et mise en place d'une gouvernance des données
  • Développement et déploiement de rapports opérationnels
  • Conception et maintenance de flux ETL avec Pentaho
Avr. 2018 Juill. 2018
Park Hyatt Paris-Vendôme 3 mois · Paris 🇫🇷

Technicien Support IT

Stage

Stage de fin de DUT au sein du service informatique d'un palace parisien.

  • Maintenance et support du parc informatique (poste de travail, réseaux, serveurs)
  • Participation au déploiement de nouveaux projets IT
  • Contribution à la mise en place et au suivi des mesures de cybersécurité

Compétences

Expertise Maîtrise Notions
🇫🇷 Français Natif
🇬🇧 Anglais Courant

Formation

2021

Master Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises - MIAGE

UCBL — Université Claude Bernard Lyon 1

Sept. 2019 – Juin 20212019 – 2021 · Lyon 🇫🇷

Parcours Systèmes d'Information de Gestion de Santé.

2019

Baccalauréat en Informatique

UQAC — Université du Québec à Chicoutimi

Sept. 2018 – Juin 20192018 – 2019 · Chicoutimi, QC 🇨🇦

Double diplômation DUETI avec l'Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines.

2018

Diplôme Universitaire de Technologie en Informatique

UVSQ — Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines

Sept. 2016 – Juin 20182016 – 2018 · Vélizy-Villacoublay 🇫🇷

Projets

MCP ServerProfessionnelAccès IA gouverné à l'entrepôt de données

Laps · Avr. – Juin 2026

Développement d'un serveur MCP en Python (FastMCP) donnant aux assistants IA un accès gouverné à l'entrepôt de données de Laps : requêtes en lecture seule validées (liste blanche de tables, limites et délais imposés), masquage automatique des données personnelles et journal d'audit complet.

PythonFastMCPMySQLDocker

AWS Lambda ETLPersonnelFramework de pipelines serverless

Juin - Sept. 2025 · 4 mois

Développement d'un framework ETL serverless sur AWS Lambda, permettant la création de pipelines modulaires, évolutifs et économiques pour l'automatisation des flux de données.

AWS LambdaPythonETL

CoPillAcadémiquePilulier connecté

UCBL · Févr. – Avr. 2020 · 3 mois

Projet de fin d'études réalisé en équipe pour transformer un pilulier traditionnel en une solution connectée visant à améliorer l'adhésion aux traitements (personnes âgées, patients, sportifs). Le projet couvrait l'ensemble du cycle produit (discovery, spécifications, prototypage, tests utilisateurs et validation) ainsi que la gestion de projet (planification et suivi des itérations).

Sur le plan technique, le prototype embarqué a été développé en Python sur une Raspberry Pi avec modules (LED, capteurs, écran, buzzer) et accompagné d'une application Android en Java pour le pilotage et le suivi.

Voir sur GitHub
PythonRaspberry PiJavaAndroid

Swarm DebuggingAcadémiqueMigration d'API vers GraphQL

UQAC · Janv. – Avr. 2019 · 4 mois

Le projet Swarm Debugging consiste à développer un plug-in sur l'IDE Eclipse qui facilite le débogage collaboratif des développeurs via le crowdsourcing. Dans ce cadre, nous avons migré l'API d'un modèle REST vers un modèle GraphQL implémenté en Java avec Spring Boot. La migration a apporté une plus grande flexibilité dans les requêtes, réduit la sur-récupération des données, et a facilité la maintenance et l'évolution de l'API grâce à un schéma typé et auto-documenté.

Voir sur GitHub
JavaGraphQLSpring Boot

Divers

Tennis de Table

Activité pratiquée pendant plus de 10 ans en club.

Voyages

Déjà 17 pays explorés, et bien d'autres à venir.

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