CV/Mission de Développeur wps freelance

Exemple de missions de Gnankoye,
Développeur wps habitant la Seine-Saint-Denis (93)

• Consultant Data Analyst Senior Fonction : Data Engineer

  GROUP RENAULT (INDUSTRIE AUTOMOBILE)
  Jan 2022 - 2024

  Contexte : Traitement et optimisation des Services connectées dans les véhicules, Analyser
  les différents incidents en prod, mise en place de monitoring d’alerte d’incidents avec
  Grafana pour répertorier les incidents, faire la campagne des véhicules et Gestion de Stocks
  des entrepôts de véhicules.
  Domaine d’Intervention
  Dossier de compétences |
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  â—¼ Mise en place d’architecture et pipeline de traitement des incidents en Prod.
  â—¼ Analyser les incidents (K1, K2, K3) sur Snow et grafana
  â—¼ Analyse statistique des différents incidents
  â—¼ Modélisation des processus Métiers
  â—¼ Gestion de la sécurité des services
  â—¼ Gestion de la prod et des incidents
  â—¼ Mise en place des KPI des indicateurs Incidents (Taux incidents, taux incident résolus)
  â—¼ Mise en place de nouvelles stratégies en réduction de 30 % de réponses des requêtes.
  â—¼ Faire des supports Post mortems des incidents K1 et K2
  â—¼ Traiter les demandes d’accès au portail sur la plateforme Vnext et Harman (Redbend)
  â—¼ Intégration des données et développement de pipeline avec SSIS .
  â—¼ Sailpoint pour la sécurité des documents et des vins des véhicules
  â—¼ Gestion des stocks dans nos différentes entrepôts des véhicules.
  â—¼ Analyse des graphes sur grafana rédiger les post-mortems (document support )
  â—¼ Gestion de monitoring pour les suivis des incidents et catégoriser les différents incidents
  â—¼ Avec Dataiku je récupère les dataset en Prod pour analyser les différents incidents et ensuite je
  génère de rapport .
  â—¼ Etude Talend connectivités avec les bases de données sql server et cloud gcp
  Azure Synapse, Synapse Analytique (réaliser les Activités)
  â—¼ Power BI , Nettoyage des données, génération et partage des rapports avec les participants

  Environnement Technique : Azure DevOps (GIT, CI/CID) , Plateformes Azure,MSBI( SSIS) , Vnext ,DataBricks Azure , Excel ,IAM(Modelisation) , Statistique , Dataiku, Servicenow , Azure portal ,Talend, Grafana , Confluence ,Dataiku, Jira , Azure Synapse ,Power BI , VBA , GCP(BigQuery ) .

• Consultant Data Engineer/ Architecte

  SOCIETE ORANGE GROUP TELECOM
  Jan 2020 - Jan 2022

  Projet1 : Data Engineer /Technico-Fonctionnelle :
  Contexte : International carrière (IC) ,dans le cadre de la modernisation d’architecture du projet
  C2SO Data Warehouse MDM (Data management ) pour la génération de facture client d’orange
  d’entreprise
  Domaine d’Intervention :
  Dossier de compétences |
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  â—¼ Cadrage du projet avec les les métiers et chef du projet(spécifications techniques et
  Fonctionnelles)
  â—¼ Plannings, des budgets, des ressources avec les métiers
  â—¼ Recueille des besoins avec les métiers (fonctionnelle)
  â—¼ Build des différentes entités avec Togaf , power Designer( Conception d’architecture de service
  SOA )
  â—¼ Configuration de Sailpoint pour la sécurisation des identités des utilisateurs du projet et des
  documents ensuite analyse de la performance de l’entreprise et des évolutions sur un
  Dashboard.
  â—¼ Conception de la base de stockage objet AWS (S3 )
  â—¼ Extraction des Rows Data via Talend dans les différentes sources
  Marine, Diamond ….. (Données CRM), ensuite les Job talend sont développer .
  â—¼ Elles sont intégrer dans la bas de données objet AWS(S3)
  â—¼ Les Rows data sont Transformé avec Dataiku pour être intégrer dans la base de données Sql.
  â—¼ Conception de la base de données Sql Server pour le stockage des données tampon
  â—¼ Conception de Data Warehouse pour le modèle
  â—¼ Crée du Dashboard dans Power BI pour générer des rapports format web avec
  â—¼ pilotage, reporting, automatisation des tests, déploiements, gestion de la
  â—¼ Prod et des incidents .Power Bi service et d’autre format.
  â—¼ Récupérer les Row Data avec Dataiku dans la base de données objet Clickhouse pour la
  transformation (dans le flow où s’importe les dataSet pour la préparation avec les différents Lab)
  Après la transformation sont déposées dans la base de données Sql .
  â—¼ Dataiku Dss (conception de recette, analyse des diagrammes de Dashboard),
  â—¼ Créer le Dashboard sur power BI pour chiffrer les factures des clients, mensuel,
  Annuel

  Environnement Technique : BPMN , Talend , Dataiku Dss , SOA ,Colibra, ,Sailpoint (Sécurité d’identité cloud), filtres ,générer des rapports , Togaf, PowerDesigner,SQL Server,PowerDesigner, Tableau , PowerBI , DBT, Pack office , GCP (BigQuery),Hadoop , hbase , SnowflakeDB, Snowflake, Clickhouse, Azure Devops (Git, CI /CD)

• Consultant Data Engineer

  CREDIT AGRICOLE (BANQUE ASSURANCE)
  Jan 2019 - Jan 2020

  Contexte :
  Projet : Migration des données de Datalake vers la nouvelle plateforme google Platform (GCP)
  BigQuery Cloud Storage .
  Domaine d’Intervention
  Dossier de compétences |
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  â—¼ Cadrage du projet sur les spécifications Techniques
  â—¼ Étude de l'existant
  â—¼ Modélisation des processus métiers (Workflows)
  â—¼ Rédaction des dossiers techniques (mapping des données)
  â—¼ Mise en place de l’application MOE (Technique)
  â—¼ Extraction avec Nifi des Rows data à partir des sources.
  â—¼ Création de session spark (python , Spark)
  â—¼ Déployés ses applications avec spark en production
  Dataflows ( kafka , Spark )
  â—¼ Extraction, traitement et exposition des données de l'Open Data
  â—¼ Production de KPI à destination des commerciaux
  â—¼ Gestion des chaines de batchs
  â—¼ Platform cloud data Databricks (pour Ingestion et automatisation)
  â—¼ Gestion des risque ( lutte contre des hackers)
  â—¼ ElasticSearch pour indexer , Chercher les données pour les Analyser
  â—¼ Gestion d’assurance IARD ( Incident , Accident , Risque , Divers ) et des sinistres
  â—¼ Scraping des bases de données SIRENE, OpenStreetMap, Banque de France &
  â—¼ INSEE
  â—¼ Présentation des résultats dans des tables Hive server Rédaction du manuel
  â—¼ utilisateur
  â—¼ Maintenance corrective et évolutive

  Environnement technique : GCP (BigQuery, Data Storage, DataFlow),RDD, Alteryx ,Hadoop,NIFI, HortonWorks, Cloudera (Hue), Python (Geopandas ), Scala(Intellij),ElasticSearch (ELK), Spark, Hive, Oozie, Cloud Azure (Datalab , data Box , Databricks Azure, Azcopy, ExpressRoute ) , synapse Analytic , Databricks , Snowflake, Tableau , Dataflows

• Consultant data Engineer & Data Analyst

  CREDIT FONCIER (BANQUE ASSURANCE)
  Jan 2018 - Jan 2019

  Projet : Refonte du Système Décisionnel de la Banque et d'accompagner les métiers dans
  l'analyse des cas d'usages .
  Domaine d’Intervention
  Dossier de compétences |
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  â—¼ Modélisation du Data Warehouse (Entrepôt des données) Finance
  â—¼ Migration des rows data vers le Data Lake
  â—¼ Analyse Business des rows data migrer sur Data lake
  â—¼ Modélisation de la base de données Finance de marché & Compliance
  â—¼ Organisation & coordination des meetings
  â—¼ Rédaction des User stories, maintenir le Backlog
  â—¼ Modélisation des datamarts avec DBT pour faciliter et la qualité des données
  â—¼ Mettre des plans pour lutter contre les risques (Fraudes)
  â—¼ Automatisation des flux de données (CI /CD)
  â—¼ Mesurer votre Performance des données ESG à l’aide des KPI et Indicateurs
  â—¼ Génération des rapports ESG
  â—¼ Développement des flux d'intégration des données via SSIS
  â—¼ Reporting, création des tableaux de bords via Power BI & Tableau
  â—¼ Pour le traitement des données d’assurances avec SAS entreprise guide.
  â—¼ Paramétrage des options...

• PROJET2 : Data Engineer Technique/Tech_Lead

  aujourd'hui

  -
  Contexte :
  Dossier de compétences |
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  Projet :Migration de la base de données Teradata à GCP (Big Query), Le projet Kenobi (Accort
  team) , avait pour objectif de migrer les données (télécom, banque) de la base de données
  Teradata vers Google cloud plateforme (GCP) et mettre en place un outil pour le retour des
  données dans Teradata pour permettre aux métiers de gérer les clients.
  Domaine d’Intervention :
  â—¼ Cadrage du projet et choix technologies
  â—¼ Réunion avec les métiers pour la spécification fonctionnelle et technique
  â—¼ Configuration de Sailpoint pour la sécurisation des données dans le cloud
  â—¼ Mise en place de pipeline de traitement avec BigQuery (Cloud Storage)
  â—¼ Création du projet Dev et Prod Sur bigQuery (cloud Storage )
  â—¼ Crée DataSet et tables pour stockage des nouvelles données
  â—¼ Mise en place du Pipeline de DataFlow (ApacheBeam pour exécuter les Jobs)
  â—¼ Extraction des données dans Teradata (DDL) .
  â—¼ Convertir les données de Teradata en Script_BigQuery
  â—¼ Préparer les dags (Airflow) dag extraction et dag Load ,
  â—¼ Avec apache Airflow les données sont transporter de Cloud Storage
  â—¼ Préparer le fichier Json (pour les tables)
  â—¼ Création des dags d'Extraction avec les tables ddl de Teradata
  â—¼ Copier les tables dans FireStore avec leurs paramètres
  Lancer le code python du dags d'extraction des données de Teradata
  Lancer dags load des données pour l’ingestion des Row data dans le cloud Storage
  â—¼ Vérification des logs en cas d'erreur de migration des données
  â—¼ Transfer des données fichiers Json vers gcp
  â—¼ Création des clusters kubernetes .
  â—¼ Mise en place du Pipeline de Jenkins
  â—¼ Analyser des rapports des données avec Dax (Power Bi) et Data Studio

  Environnement technique : GCP( DataFlow , Sailpoint ,Kubernetes , DataStudio, BigQuery , DBT( ETL pour la Qualité ,fiabilité des données dans cloud ), ConnecterKafka, Spark ,Hadoop, PowerShel, Cloud Storage, Firestore , Cloud Sql) , Putty, Python( Dataframe, Airflow),Fizilla ,Putty, Airflow ,SQL , base de données Teradata, Apache NIFI,CSV, Excel , Databricks ,Json , Docker( création d’image) ,Talend, confluence , JIRA, cloud Storage Devops ,Azure Devops (Git, Maven, Git, Jenkns,CI /CD), St