Data Engineering & Evidence Architecture
Vos données ne mentent pas — mais dispersées, elles ne prouvent rien non plus.
Transformer des données dispersées en décisions traçables et réutilisables.
Pour une collaboration de 3 mois ou plus · part-time, full-time, CDI, CDD ou contrat.
Une seule promesse, reliée à un mécanisme, une conviction, une preuve et un premier pas.
Vos données ne mentent pas, mais dispersées, elles ne prouvent rien. Je transforme des sources éparses en modèles, pipelines ETL/ELT, événements et evidence stores où chaque décision remonte à son entrée. La même exigence de traçabilité que j’ai apprise en environnement régulé s’appuie sur des outils déjà livrés — un utilitaire Rust d’inventaire de fichiers avec persistance SQLite, entièrement de ma main. Envoyez-moi votre schéma actuel : je reviens avec les points de rupture de lineage et un plan d’architecture, sans exposer les coefficients de prix.
Quatre attributs qui font monter la valeur perçue — sans surpromesse.
Chaque bloc répond à une question d’achat : qu’obtenons-nous, pourquoi cette approche, quelle preuve la soutient et comment commencer ?
Modèles, ETL/ELT, événements et lineage vérifiable
Contextes bornés, invariants transactionnels, registres append-only et vues analytiques dérivées : une donnée qui porte sa provenance et se rejoue, pas seulement se stocke.
La provenance n’est pas une option, c’est le point de départ
Je construis des systèmes data comme des dossiers de preuve : chaque transformation doit être défendable devant un auditeur, un régulateur ou un futur ingénieur qui reprend le pipeline.
Preuve publique originale : Folder Mapper en Rust
Outil CLI Rust parcourant un système de fichiers et persistant les correspondances dans SQLite — dépôt non forké, 7 commits sur 7 attribués. Traversée efficace, index local, inventaire reproductible.
Audit de lineage offert avant cadrage
Envoyez votre schéma ou votre flux actuel. Je reviens avec les ruptures de traçabilité et un plan d’architecture avant tout devis, coefficients de prix jamais exposés.
Activer ce premier pasDes preuves proportionnées à la promesse.
Chaque élément indique sa nature et son niveau de provenance. Les limites sont affichées au même titre que les réalisations.
Folder Mapper (Rust · SQLite)
Traversée de système de fichiers et persistance SQLite. 7 commits sur 7 attribués à RickOwri.
Examiner la preuveAI/RAG Experiment Portfolio — crawler Scrapy
Extraction structurée et routeur LangChain, pièces d’un pipeline data alimentant la récupération.
Examiner la preuveStructuration de données cliniques et biologiques
7+ ans d’opérations santé : collecte, normalisation et contrôle qualité sous contrainte de traçabilité.
Médiane observée · 650 € HT/j
Fourchette interquartile : 540–740 € HT/j. Échantillon : 100 réponses. Vérifié le 22 juillet 2026.
Cadrons un mandat de 3 mois ou plus autour d’un résultat défendable.
3–9 mois · data backbone · architecture et implémentation. Le premier échange clarifie le contexte, le niveau de risque, les parties prenantes et les preuves attendues.