Karim - Architecte Expert Big Data / Cloud

Architecte Expert Big Data / Cloud: Architecture et expertise data autour de la donnée du système d’information

décisionnel de SFR.
• Assurer l’architecture, l’administration, l’audit et les upgrades CDP ainsi que les migrations vers le cloud GCP.
• Analyser les besoins Business en relation avec le Produit, étudier les architectures existantes.
• Proposition d’une architecture Data en adéquation avec le besoin métier.
• Présenter et argumenter les scénarios d’architecture Big Data et GCP.
• Assurer l’expertise en architecture écosystème CDP et GCP.
• Travailler avec les équipes fonctionnelles du Client pour les meilleures pratiques de conception Big Data et Cloud.
• Conduire et implémenter des Proof-Of-Concepts.
• Optimisation de jobs s’exécutant sur la plateforme CDP et GCP.
• Accompagner les équipes de développement projets.
• Suivi de production pour l’analyse des incidents liés aux jobs et l’amélioration des performances.

Architecte Expert Big Data / Cloud: Architecture et expertise data autour de la donnée réseau mobile et fixe orange.

• Assurer l’architecture, l’administration, l’audit, les migrations et les montées de version Cloudera.
• Analyser les besoins Business en relation avec le Produit, étudier les architectures existantes.
• Proposition d’une architecture Data en adéquation avec le besoin métier.
• Présenter et argumenter les scénarios d’architecture Big Data.
• Définir une stratégie produit entre la migration vers CDP, vers le Cloud (AWS, GCP, Azure) ou un full open source.
• Assurer l’expertise en architecture écosystème Hadoop et l’interaction avec le Cloud.
• Travailler avec les équipes fonctionnelles du Client pour les meilleures pratiques de conception Big Data
• Conduire et implémenter des Proof-Of-Concepts.
• Optimisation de jobs s’exécutant sur la plateforme.
• Accompagner les équipes de développement projets.
• Accompagner l’équipe de production pour l’analyse des incidents liés aux jobs et l’amélioration des performances.

Architecte Expert Big Data Hortonworks / Cloudera: Architecture et expertise Hortonworks / Cloudera

• Assurer l’architecture, l’administration, l’audit, les migrations et les montées de version Cloudera.
• Assurer l’expertise en architecture écosystème Hadoop et l’interaction avec le Cloud.
• Travailler avec les équipes fonctionnelles du Client pour les meilleures pratiques de conception Big Data
• Conduire et implémenter des Proof-Of-Concepts CDP.
• Développement et optimisation de jobs Spark.
• Accompagner les équipes de développement projets.
• Challenger les solutions techniques. Revue de code, de sa qualité.
• Mise en place de différents flux NiFi pour transférer des indicateurs entre Hive, Kafka et Elastic.
• Accompagner l’équipe de production pour l’analyse des incidents liés aux jobs et l’amélioration des performances.
• Gestion de plateforme HDP/HDF (Recommandation d’administration, d’usage et de suivi, assistance sur l’upgrade,
préconisation des meilleures pratiques).
• Gouvernance des données et qualité des données à l’aide des composants HDP et de l’intégration.
• Ingestion de données dans la plate-forme de données Hortonworks existante en utilisant HDF et d’autres
composants HDP (Kafka, Spark, HBase, Hive, gestion des flux,...)

Big Data architect

Mise en place d’un programme de transformation Big Data au sein du cash management pour
gérer la montée en puissance et en volumétrie des flux et évènements transactionnels liés au traitement des
paiements.
• Analyser les besoins Business en relation avec le Produit, étudier les architectures existantes.
• Architecture Data (Ingestion, transformation, enrichissement, indexation, stockage, analyse et visualisation).
• Présenter et argumenter des scénarios d’architecture Big Data.
• Définir les orientations et les choix technologiques pour l’écosystème Hadoop en fonction des besoins.
• Propositions et expérimentations pour valider les choix.
• Conduire et implémenter des Proof-Of-Concepts visant à confirmer la faisabilité technique.
• Assurer la conception technique du Data Lake.
• Réaliser l’architecture des traitements de données autour de Spark.
• Optimisation des traitements parallèles et distribués mode cluster, batch ou en temps réel (streaming).
• Intégration Spark Kafka (Ingestion, collecte en temps réel, débit très important).
• Ingestion de données en rapide augmentation avec des formats hétérogènes dans Hadoop et NoSQL.
• Reporter régulièrement au donneur d’ordre l’avancement des travaux et les risques potentiels identifiés.
• Assister le Product Owner dans la rédaction des user stories pour intégrer les spécifications techniques.
• Accompagner les équipes de développement à Singapour.
• Challenger les solutions techniques. Revue de code, de sa qualité et des documents techniques.
• Garantir la bonne intégration du Data Lake: Ingestion via Control-M, intégration à ELK…
• Fournir les approches et les designs techniques.
• Etre force de proposition sur l’amélioration de la Stack Big Data, exploitation des différentes solutions.

Big Data architect

Mise en place d’une plateforme data science dédiée à l’extraction, l’ingestion, le traitement et
l’exploitation des données ainsi qu’à leur analyse via des calculs, des algorithmes et simulations scientifiques dans le
cadre de la recherche et l’innovation technologique dans le domaine de l’énergie.
• Refonte et amélioration de l’existant, architecture logicielle et création de solutions innovantes.
• Mise en place du moteur de workflow pour optimiser algorithmes, calculs et simulations.
• Amélioration de la performance des modules et des durées des traitements.
• Réduire les latences des flux temps réel.

Data solutions architect

Mise en place d’un système de calcul du risque dédié au traitement et l’exploitation des
données économiques.
• Architecture logicielle des extensions fonctionnelles et des améliorations techniques des applications.
• Améliorer les temps des traitements des données gérées par le batch processing.
• Diagnostic de la performance, profiling, tuning et optimisation de la gestion mémoire.
• Revue de code des équipes à Bangalore et proposition de corrections et design de qualité.
• Diagnostic des incidents en production et proposition de solutions rapides.

Data solutions architect: Mise en place d’une plateforme électronique de trading international. Coordination avec
les différents sites géographiques (Londres, New York, Paris, Hong Kong)
• Mise en place du référentiel Data selon le middleware utilisé par HUB
• Mise en place du moteur intelligent de flux interne.
• Mise en place du système d’alimentation des données du marché en temps réel.
• Architecture logicielle des différents modules de la plateforme.
• Optimiser le streaming des prix en temps réel et accélérer le traitement et l’exécution des ordres.
• Coordination avec les équipes basées à Londres, à New York, à Paris et à Hong Kong.

Data engineer: Développement d’un moteur de workflow de communication au sein de la salle de marché (Dérivés
sur actions et indices) dans le but de permettre une collaboration entre vendeurs, traders et middle.
• Développement des évolutions requises par le projet. Tests des fonctionnalités.
• Contribution aux spécifications détaillées techniques et fonctionnelles.
• Organiser des démonstrations aux utilisateurs et aux équipes informatiques.
• Suivi de la production (internationale). Travailler en coordination avec les différents acteurs de la salle de marché.

Data engineer: Mise en place d’une data plateforme pour le service énergie et matières premières, intégrant les
librairies Python et modèles des Quants et exploitant le Market data pour prédire le pricing sur du grid computing.
• Développement des services de pricing via la grille de calcul.
• Multithreading pour simuler les stress scénarios (résultats récupérés en mode asynchrone).
• Conception des librairies de simulation via Python. Développement java space via Gigaspace Cache distribué.
• Développer le calculateur du risque et le référentiel des données du marché qui serviront dans le pricing.

Data engineer

Mise en place d’une plateforme temps réel pour la gestion du FOREX.
• Automatiser le pricing et la saisie des deals. Développement de l’interface communiquant avec le Pricer.
• Calculer les marges de la trésorerie ainsi que le bénéfice et la perte.
• Analyse, développement, recette, mise en production, support en relation directe avec les traders.