Inas - Chef de projet ORACLE DATA INTEGRATOR
Ref : 171205H001-
75020 75020 - PARIS 20
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Chef de projet, Consultant (39 ans)
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Freelance
EXPERIENCES
BANQUE CREDIT LOGEMENT Juin 2016 à Mai 2017
Expert BI
Modélisation des calculs du pilier I de la réglementation bancaire bale 2, le besoin de fonds propres. Réunions métier pour cadrage du périmètre et rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques.
Réalisation des développement et mise en production des flux de calculs.
ZI-EXPERT Mars 2016 à Mai 2016
Architecture BIG DATA
Réalisation de POOC pour différents clients pour le compte d’une grande SSII (Deux études réalisées).
Etude d’impact technique et métier d’une migration d’architecture BI classique vers une architecture BIG DATA.
SAINT-GOBAIN DISTRIBUTION Décembre 2014 à Février 2016
Architecture BI et Administration/exploitation des environnements ODI
Organisation de l’exploitation des flux ODI, en stabilisant le nombre de plantage en production. La conception, réalisation et supervision des douzaine d’environnements ODI. Equipe de 3 architectes système.
Epauler les métiers et les développeurs(Equipe de 10 développeurs) sur les sujets bloquants, Migrations de projets de la version 10G vers la 11G et de la 11G vers la 12C.
EUTELSAT Avril 2013 à Septembre 2014
Consultant/Chef de projet BI
Développement du DWH pour le service d’exploitation opérationnel des équipes de mise en service de services satellites. La conception, réalisation et MEP des flux ODI et des univers reporting BO.
Leader technique sur le projet de migration de l’ensemble du système informatique et la quasi-totalité des métiers de l’entreprise sur SAP. Coordination avec le comité de pilotage du projet la réalisation des livrables (gestion d’une équipe de 5 développeurs).
CNOUS Octobre 2012 à Mars 2013
Consultant BI
La connaissance du client, de son métier et du DWH réalisé 2 ans plus tôt, m’as permis d’être le candidat idéal pour l’évolution et la maintenance du système en question.
ARVATO SYSTEMS Mars 2012 à Septembre 2012
Consultant/Chef de projet BI
Réalisation d’un système de gestion de fidélité pour le compte d’un de leurs client international, Toys'R'us avec une équipe de 2 développeurs.
Du cadrage avec les métiers et le client final (contexte international), au chiffrage, à la réalisation des spécifications fonctionnelles et techniques, la gestion de l’équipe et des livrables.
BOUYGUES TELECOM Août 2011 à Février 2012
Consultant BI
Gestion, analyse et résolution des incidents/anomalies et la mise en production des correctives, ce qui nécessite une vision transversale de l'ensemble des métiers chez BOUYGUES TELECOMS. Sens poussé de l’analyse.
Qualification de l'ensemble des lots fournis par les développeurs (Equipe de 6 développeurs) pour passage en production. Bonne communication nécessaire avec les développeur, détenteurs d’informations utiles.
DIRECT ENERGIE Mai 2011 à Juillet 2011
Consultant BI
Réalisation d’un système L’EAI avec ODI, pour faire communiquer plusieurs systèmes hétérogènes à travers un échange de fichier de données. Intégration d’une équipe de 3 développeurs.
DEVANLAY(LACOSTE)/ ANCV / AGIRC ARRCO Mars 2011 à Avril 2011
Consultant BI
Réalisation de missions ponctuelles d’évolutions des DWH chez plusieurs clients de mon employeur.
CNOUS Octobre 2010 à Février 2011
Consultant BI
Intégration d’une équipe très compétente de 6 développeurs ODI, 3 développeurs Cognos.
Cette équipe bienveillante m’as transmis leurs savoir faire fonctionnel et technique ainsi que les bonnes pratiques pour la réalisation d’un projet DWH de bout en bout.
CALLINGCOM Septembre 2007 à Avril 2010
Ingénieur Administration Réseaux et Sécurité/Chef de Projet
CALLINGCOM, Startup, mes principales fonctions étaient tant techniques que managériales
Participation à des phases d’avant vente et d’études de faisabilité chez nos clients ainsi que l’intégration et la mise en production de la solution de VoIP. Constitution d’une équipe technique avec 3 stagiaires.
PROJECTS
Certification and Diploma preparation :
o 2018 – Mars : Deep Learning engineer Nanodegree (udacity - Georgia Institute of Technology)
o 2018 – January : AWS Certified Solutions Architect – Associate
o 2017 - December : CCA 175 Spark and Hadoop Developer - Cloudera
o 2017 - November : Machine Learning engineer Nanodegree (udacity - Georgia Institute of Technology)
Cloud / Big Data / Spark :
o Amazon Web Services : design d’architecture Cloud Service avec S3, EFS, EC2, RDS, Redshift, VPC, EMR, Spark, MLIB, …
o Google Cloud Services : design d’architecture Cloud Service avec Google Cloud Storage, BigQuery, BigTable, DataProc, DataFlow, Pub/Sub, ML Engine, ..
o Spark : Installation de spark en Stand Alone mode, sur AWS EMR, sur Google DataProc et DataBricks. Programation de tranformation ETL sur RDD et DataFrames in Spark API avec Scala and PySpark
o Big Data : réalisation de POOCs, montage d’un cluster 3 nodes avec cloudera, familiarisation avec l’écosystème Hadoop comme Sqoop, Hbase, Hive, Pig, Impala, ZooKepper, Oozie, Mahout …
Machine Learning :
o Application des techniques d'apprentissage supervisées sur les données recueillies par le recensement américain afin d'aider CharityML à identifier les personnes susceptibles de faire un don à leur cause. Lien Projet
o Application des techniques d'apprentissage non supervisées sur les données des dépenses recueillies auprès des clients d'un distributeur en gros, pour identifier les segments clients cachés dans les données. Lien Projet
o Application des techniques d'apprentissage de renforcement pour un agent auto-conducteur dans un monde simplifié pour l'aider à atteindre efficacement ses destinations dans le temps alloué. Lien Projet
o Proposition d’une Architecture technique et des solutions applicatives nécessaires pour un system de trading quantitative basé sur une architecture distribuée et open source. Lien Projet
o Etude et application dans des conditions de marché réel des concepts développés par la these de Michael David Rechenthin, traitant du concept drifts et des déséquilibres des modèles dans l’apprentissage en temps réel et plus précisément dans le domaine du trading. L’approche de la méthodologie boosting sur des slides Windows à été choisie pour pallier à ces problèmes. Une approche personnelle a été apporté sur les données financières avec une sélection plus objective des indicateurs techniques choisis et plusieurs Time Frame pour les données financières afin d’améliorer la prédictibilité et la profitabilité des modelés. Lien Projet
DIPLOMES
Janvier – Avril 2018 : Deep Learning nanodegree (Udacity, en cours d’inscription)
Juin-Octobre 2017 : machine Learning engineer nanodegree (udacity - Georgia Institute of Technology)
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2007 : DESS en gestion par projet, Accrédité par le Projet Management Institute, Université du Québec en Outaouais (Canada) en partenariat avec l’ISMANS (France, Master de Management International Par Projet)
2006 : Ingénieur en informatique, 3IL, Institut d’ingénierie Informatique de Limoges (France)