CV/Mission de Consultant technique linux embarqué freelance

Exemple de missions de Ghislain Brice,
Consultant technique linux embarqué habitant Paris (75)

Expériences

EDF (Électricité de France)
08/2019 –04/2024
Domaine de compétences : Consultant Data Architect – Data Engineer
 Objectif(s) :
L’objectif de la mission est l'accompagnement des équipes métier vers une transformation numérique responsable, en prenant
en charge la réduction significative du Shadow IT et en renforçant la sécurité des applications développées. Mes contributions
ont couvert les domaines suivants :
 Architecture
o Conception d'Architectures Applicatives et d'Infrastructure : Mise en place d'architectures applicatives et
d'infrastructures robustes, alignées sur les exigences métier et techniques.
o Études de Performance et Choix Technique
o Architectures Cloud : Conception et mise en œuvre d'architectures cloud avec attention sur la sécurisation
ainsi qu’à l’optimisation des coûts.
 Data Engineering
o Gestion et Traitement de Données : Compétences avancées dans la gestion et le traitement de données en
utilisant des outils adaptés, tels que Pandas, Polars.
o Développement de Pipelines de Données : Développement de pipelines de données automatisés pour
l'agrégation, le traitement, et la mise à disposition de données pour les équipes métiers. Utilisation d’outils
tels que Dagster, Airflow.
 DevOps Engineering
o Automatisation et Infrastructure as Code : Mise en place de l'automatisation des processus de déploiement
et de la gestion de l'infrastructure as code, utilisant des outils comme Terraform et des pipeline de
déploiement comme GitLab-CI.
 Développement Full-Stack
o Conception, Développement et Déploiement d'Applications : Conception, développement et déploiement
d'applications full-stack dans le cloud AWS, utilisant des langages et frameworks tels que Typescript, vuejs
pour le FrontEnd, FastApi, Python pour le backend.
o Modélisation de Données : Modélisation de données des applications complexes, garantissant l'intégrité, la
performance et la scalabilité des bases de données.
 Gestion de Projet
o Pilotage de Projets Applicatifs : Expérience dans la gestion de projets applicatifs depuis l'expression des
besoins jusqu'à la mise en production.
o Méthodologies suivi de projet : agiles / Scrum.
 Formations :
o Formation et Accompagnement des Équipes : Organisation de sessions de formation Python, renforçant les
compétences des équipes métiers.
 Environnement(s) technique(s) :
 Cloud AWS:
o Lambda, RDS, ALB, API Gateway, Step Function, IAM, Cognito, VPC, Glue
 Langages de développement :
o Python, TypeScript, Javascript, R
 Framework de développement:
o FastAPI, Flask, Dash, Streamlit, Pandas, Socket.IO, Kafka
 Base de données
o HBase, Elasticsearch, Postgresql
 Infra-as-code, Intégration et virtualisation
o Terraform, CloudFormation, Gitlab-ci, Jenkins, Kubernates, Openshift, Docker

Orange
02/2017 - 2019
Domaine de compétences : Data architect / Data engineer
 Objectif(s) :
Au cours de ma mission chez Orange, j'ai été impliqué dans des projets innovants axés sur l'amélioration de la qualité de
service, la surveillance en temps réel et la détection d'anomalies au sein des infrastructures réseau.
Mes contributions ont couvert les domaines suivants :
 Architecture et Data Engineering
o Conception d'Architecture : Développement d'architectures techniques et applicatives pour l'analyse en
temps réel et la visualisation des données, en utilisant Spark, Kafka, Elasticsearch, et Kibana.
o Gestion et Traitement de Données : Mise en place de scripts d'import dans Hive et conception de modèles de
corrélation avec Spark et Scala, facilitant une analyse de données avancée.
o Automatisation et Infrastructure as Code : Introduction de pipelines de déploiement automatisés sur Docker
et Cloud Orange
 Développement Full-Stack
o Conception et Développement d'Applications : Création de tableaux de bord métier et d'outils d'aide au
diagnostic d'incident, ainsi que le développement d'applications pour l'automatisation du chargement des
données dans Elasticsearch.
 Gestion de Projet
o Pilotage de Projets Applicatifs : Pilotage de projets depuis l'expression des besoins jusqu'à la mise en
production, en employant des méthodes agiles pour garantir une livraison ittérative de qualité.
 Data Science et Analyse
o Détection d'Anomalie : Mise en œuvre d'algorithmes de machine learning pour la détection d'anomalies dans
les infrastructures réseau, en utilisant des techniques avancées comme k-means et l'auto-encodeur.
 Formation et Accompagnement
o Pédagogie : Participation à la montée en compétences de l’équipes par des formations et un
accompagnement continu sur les technologies Spark, Kafka, et les pratiques de data science.
 Environnement(s) technique(s) :
 Langages de développement :
o Scala, Python, R
 Machine Learning:
o H2O, MLib, SKLearn
 Big Data
o Hive, HBase, Spark, Kafka, Oozie
 Plateforme de virtualisation
o Docker
 Orchectration & plateforme d’intégration
o Gitlab-ci, Jenkins, Ansible
 Data visualisation
o Elasticksearch/LogStash/Kibana, Grafana

Sogeti
10/2016 – 02/2017
Domaine de compétences : Data Scientist
 Objectif(s) :
Lors de ma mission chez Sogéti, j'ai contribué à un projet innovant centré sur l'exploration et la validation scientifique des
usages de la luminothérapie, en collaboration étroite avec les équipes de R&D.
Ce projet visait à réaliser un prototype démontrant l'efficacité de la luminothérapie à travers une analyse rigoureuse des
données. Voici les compétences clé et les réalisations majeures de cette mission :
 Data Engineering et Science des Données
o Collecte et Gestion de Données en Temps Réel : Implémentation de solutions pour la récupération en temps
réel des données issues de capteurs physiologiques et d'éclairement, assurant une collecte de données
fiables et efficaces.
o Modélisation et Stockage des Données : Conception de modèles conceptuels pour structurer les données
brutes et choix stratégique de MongoDB comme système de stockage, favorisant une gestion optimale des
données.
o Analyse Prédictive : Développement d'analyses prédictives pour évaluer l'impact de la luminothérapie sur les
patients, en utilisant des techniques avancées de data science pour extraire des insights précieux.
 Développement et Gestion de Bases de Données
o Système de Gestion de Base de Données NoSQL : Mise en place technique de MongoDB, garantissant un
stockage efficace et sécurisé des données.
o Scripting et Automatisation : Création de scripts automatisés pour la récupération et le stockage des données
brutes dans MongoDB.
 Analyse de Signal et Traitement de Données
o Traitement de Signal : Application de techniques de découpage et de nettoyage des signaux d'entrée pour
éliminer les bruits et améliorer la qualité des données analysées.
o Détection de Spindle : Conception et mise en œuvre d'un algorithme spécifique pour la détection de spindle,
contribuant directement à l'avancement de la recherche en luminothérapie.
 Environnement(s) technique(s) :
 Base de données:
o MongoDB
 Langage de programmation:
o C++, python
 Versionning de code:
o Git

CNAF - CAISSE NATIONALE DES ALLOCATIONS FAMILIALES
09/2015 – 06/2016
Domaine de compétences : Data Engineer / Développeur
 Objectif(s) :
Durant ma mission à la Caisse Nationale des Allocations Familiales (CNAF), j'ai travaillé sur des projets visant à renforcer
l'efficacité et la fiabilité de l'infocentre, essentiel à la gestion des ressources de l'organisation. Mes contributions ont
englobé :
 Analyse et Spécifications
o Analyse des Besoins et Rédaction de Spécifications : Collaboration étroite avec le chef de projet pour analyser
les besoins métier et rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, garantissant ainsi que
les développements soient alignés sur les objectifs de l'infocentre.
 Développement et Scripting
o Développement de Scripts Shell et PL/SQL : Conception et implémentation de scripts Shell pour le
chargement des données métiers, et de scripts PL/SQL pour la création de tables historiques et de vues
métiers, augmentant l'accessibilité et l'utilité des données au sein de l'infocentre.
 Formation et Transfert de Connaissances
o Transfert de Connaissances : j'ai assuré la formation sur la conception, le code applicatif, et les procédures de
déploiement, renforçant ainsi l'autonomie et la compétence des équipes internes.
 Maintenance et Documentation
o Support et Mise à Jour de Documentation : Fourniture d'un support technique étendu et mise à jour régulière
du dossier d'exploitation pour assurer une documentation complète et à jour, facilitant la maintenance et
l'évolution future de l'infocentre.
 Environnement(s) technique(s) :
 Base de données
o Oracle
 Système d’exploitation
o Window, Linux

CRÉDIT MUTUEL
09/ 2014 – 07/2015
Domaine de compétences : Data analyst
 Objectif(s) :
 Au Crédit Mutuel, j'ai réalisé le développement d'une application de gestion de projet, en mettant en œuvre des
technologies et des méthodologies d’architecture applicatives pour répondre aux besoins évolutifs de la gestion de
projet et à l'optimisation du processus métier. Mes responsabilités et réalisations incluaient :
 Conception et Développement
o Analyse et Spécifications : Collaboration étroite avec le chef de projet pour recueillir et analyser les besoins
fonctionnels, suivie de la rédaction de spécifications techniques ciblées pour guider le développement de
l'application.
o Architecture MVC : Conception et développement de l'architecture MVC de l'application, assurant une
séparation claire entre la logique, l'interface uti...