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Expert Data Engineering et Cloud, Romain affiche plus de 11 ans d'expérience, dont plusieurs années comme Lead Developer sur des solutions Smart Building haute performance. Il y a conçu et mis en production des moteurs de traitement capables d'absorber des centaines de milliers de données de capteurs par minute, ainsi que des bases clusterisées gérant plus de 10 millions de données dynamiques. Certifié Microsoft Azure DevOps Engineer Expert, il maîtrise aussi bien le développement back-end (Python, C#) que le DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform) et les agents LLM. Formateur en Python, cloud, DevOps et IA générative appliquée, il forme avec une obsession : Amener chaque apprenant à concevoir et déployer des architectures réellement scalables en production.

Expert Data Engineering et spécialiste Talend fort de plus de 12 ans d'expérience, Anass a piloté en production des projets data critiques pour de grands comptes industriels et de la santé. Chez Michelin, il a migré plus de 250 routes Talend vers Azure avec monitoring temps réel ; chez Almerys, il a participé à la refonte d'un système traitant plus d'un milliard de lignes par mois, au service de 12 millions d'assurés ; chez Limagrain, il a mené une migration Talend 7.3 → 8 qui a réduit significativement les coûts d'infrastructure. Il maîtrise l'ETL/ESB Talend, le monitoring temps réel (Grafana, Prometheus, ELK), le cloud, le DevOps et le SQL optimisé. Formateur pragmatique, il ancre l'apprentissage dans des cas réels à fort enjeu : c'est en industrialisant des pipelines fiables que l'on devient un véritable ingénieur data.

Développeur fullstack diplômé de l'INSA Centre Val de Loire, Dung cumule plus de 5 ans d'expérience sur Next.js, React.js et JavaScript. Architecte de l'expérience d'apprentissage de DataScientist.fr, il conçoit, fait évoluer et maintient en production notre plateforme d'apprentissage utilisée chaque jour par les apprenants : interfaces rapides, accessibles et soignées, parcours fluides, feedback immédiat et live coding intégré. Son obsession, c'est l'UX/UI au service de la performance pédagogique — réduire chaque friction entre l'apprenant et la compétence visée. C'est lui qui transforme l'exigence pédagogique de l'équipe d'experts en un produit fiable et agréable, du premier clic jusqu'à l'obtention de la certification.

Machine Learning Engineer diplômé de l'Université de Technologie de Compiègne (UTC), Cristian totalise plus de 6 ans d'expérience dédiés au Big Data et au machine learning en production. Au fil de ses missions, il a conçu et industrialisé des pipelines de traitement distribué et des modèles déployés à l'échelle — là où un simple notebook ne suffit plus. Expert Python, PySpark, Spark et Scala, à l'aise sur les environnements cloud et Microsoft Fabric, il connaît précisément ce qui sépare un prototype d'un système robuste qui tourne sur un cluster. Formateur reconnu pour son pragmatisme, il fait travailler ses apprenants sur des cas réels et des volumes massifs, plutôt que sur des exemples simplistes, pour qu'ils sachent livrer du machine learning qui tient en production.

Expert Data Engineering et ingénieur logiciel diplômé de Polytech Lyon, Valentin compte plus de 10 ans d'expérience au croisement du software, de la data temps réel et du produit. Il a construit et mis en production des plateformes SaaS exigeantes : chez Hxperience sur le Smart Building, puis à New York chez Vero, où il a conduit comme Lead Tech puis responsable produit des outils de screening locatif et soutenu une levée de fonds Series B. Aujourd'hui Lead Product & Engineering, il maîtrise Python/Django, les APIs REST, les architectures micro-services et le software craftsmanship (tests automatisés, CI, revue de code). Intervenant clé du Mastère Modern Data Engineer (RNCP niveau 7), il forme les apprenants à concevoir des architectures et du code que l'on déploierait en production en toute confiance.