CV/Mission d'Ingénieur de développement HYPERLEDGER freelance

Exemple de missions de Garba,
Ingénieur de développement HYPERLEDGER habitant Paris (75)

EXPERIENCES PROFESSIONNELLES :

Ingénieur DevOps
Banque de France - Depuis octobre 2022
Mise en place de ressources aux chercheurs (Machine Virtuelle) pour le développement
économétrique
Automatisation des processus des installations de logiciels sur les différentes machines
Automatisation de creation des utilisateurs, gestion de fichiers et expositions de logiciels
Gestion de ressources à travers le Cockpit outscale et suivi de consommateurs
Environnement technique :
Outscale, Terraform, Docker, Ansible Guacamole

Développeur R - Banque De France Paris 04/2021 – 03/2022
Service de Maîtrise d’Ouvrage pour les Études, l’International et les Statistiques (SMEIS) / Direction Générale des Statistiques et des Études Internationales (DGSEI)

Projet : Maintenance et mise en place de nouvelles applications développées en R ou SAS dans le cadre des statistiques monétaires. Migration du parc applicatif SAS vers le logiciel R, suivi de production de ces applications et maintenance des applications développées en SAS ou R.

Travaux réalisés :
Conception
Mise en place de schémas de conception
Réalisation de documents de conception
Étude d’impact et chiffrage du coût de réalisation d’une évolution
Assistance à l’industrialisation de chaine
Développement
Mise en œuvre de développements sur des chaines SAS / R
Mise en place de corrections évolutives sur des chaines SAS / R
Mise en place des documentations permettant la mise en production
Industrialisation de chaine Statistique existante
Recette
Mise en place de la stratégie de test et des fiches de tests
Réalisation des tests en coordination avec les utilisateurs sur les résultats statistiques des chaines
Organisation du passage du développement à la production fonctionnelle
Suivie de production
Lancement des chaînes de production statistiques
Identification et Analyse des incidents de production
Résolution ou proposition de solution de contournement
Élaboration de la base de connaissance
Relation avec les utilisateurs : Assistance sur l’analyse des résultats statistiques

Environnement technique :
Langages : R et modules associés (RShiny, data.table, dplyr, etc.)
SAS pour les modules SAS Base, SAS Macro, SAS Stat, SAS Connect, SAS
Access (Oracle, DB2 et SQL Serveur).

Data scientist - UNESCO Paris 04/2020 – 12/2020
Projet : Automatisation des indicateurs de calcul de coût de l’éducation de 83 pays
Travail réalisé :
Conception du POC du projet
Sélection de données et des indicateurs pertinents
Collection de données et des indicateurs d’éducation, économique et de paramètres
Intégration de données ETL & ELT
Modélisation & développement des algorithmes de calcul de coût du système éducatif de 83 pays
Migration de codes python vers R & Rshiny.
Interaction entre PowerBi, R et Python
Recette et Rédaction de la documentation utilisateurs
Mise en place des indicateurs de reporting par pays.
Résultats obtenus :
Conception d’un outil de prise de décision à temps réel

Environnement technique
Technologies: Microsoft Power BI, Azure SQL MS Access, Database, SharePoint.

Outils : XML, Azure Data Factory, VBA, PowerQuery, PowerPivot, R shiny,
Databricks, AWS
Librairies : Tidyverse, Read.table, Esquisse, Mlr
Méthodes : Scrum

MCO - Axionable Paris 09/20219 – 01/2020

Projet : MCO et Pilotage de la maintenance évolutive en charge des applications pour les Produits Mutuels et la Détection des Fragilités.

Travail réalisé :
Maintien en production des algorithmes existants, gestion des flux de données et transactions
Évolution des algorithmes de recommandations des produits mutuels -accidents,
Développement des algorithmes de détection des fragilités,
Recette, Suivi des incidents, Rédaction des fiches, Mise en place de contournements provisoires
Formation/information métier et du personnel Axionable en charge de l’application
Rédaction de la documentation utilisateurs
Utilisation des services Azure Databricks, Azure DevOps et Azure machine learning.
Résultats obtenus :
Validation des algorithmes de recommandation et de détection des fragilités

Environnement technique
Technologies : Microsoft Azure
Outils : Jira, Squash, Pyspark, DataFactory, Watson Studio, Databricks, Hyperledger,
XML, Python, R
Librairies : XGBoost, CatBoost, RUSBoost
Méthodes : Scrum

DataStartupAfrican et IFA : Paris 01/2019 - 09/2019
Plateforme de promotion des investissements vers l’Afrique (NoSQL)

Projet : Suivi de Production d’une Plateforme NoSQL et développement de l’ouverture aux accès Web

Conception et Réalisation de la Plateforme de bases de données avec gestion des flux
Développement et mise en place d’une base de données NoSQL
Tests, recette, validation
Paramétrage des caractéristiques d’investissement des entreprises
Mise en production pour trois pays africains (Afrique du Sud, Kenya, Nigéria)
Suivi de production / Validation d’un MVP (Minimum Viable Product)
Accostage au Site Web « Propulse Africa » intégrant différentes sources de financement
Contrôle de la gestion des transactions et Traitement des incidents : Causes, Fiches, Information amont et aval, solutions de dépannage provisoire, recette des corrections
Rédaction de la documentation utilisateurs
Transfert de compétences

Environnement technique
Technologies : Unix, Windows, Macos, MongoDB, Hyperledger
Outils : HTLM5, CSS3, Javascript, JSON, MySQL. PHP, Atlas, Jira, R, XML, Python
Méthodes : Agile Scrum, Merise, UML

e-Qual : Réseaux et Infra - 10 mois - 04/2018 - 01/2019
Pilotage de la Maintenance Evolutive et des Changements Applicatifs

Data Science et Machine Learning (Ecosystème Big Data)
Projet : Evolution de l’entrepôt de données (Time Series Database) reliant les différentes sources de données externes.
Conception et la mise en place de l’architecture cible
Développement des modèles de prédiction et détection des anomalies sur des données de time series (R)
Développement et implémentation des algorithmes (UDF : User Defined Functions).
Rédaction de cahier de tests et Recette
Evaluation/ Validation de la performance de chaque modèle de prévision
Mise en Production, Intégration de Chaines SAS, tests unitaires et analyse de logs
Gestion des Flux de données
Résolution des incidents et traitement des incidents : Causes, Fiches, Information amont et aval, solutions de dépannage provisoire, recette des corrections
Evolution des algorithmes de prédiction des incidents sur les comportements des séries
Développement des algorithmes de recherche de corrélations entre les métriques
Réalisations des tableaux de bords permettant les comparaisons des résultats
Prédiction-détection des anomalies par modèle: ARMA, ARIMA, Prophet, Morgoth
Transfert de compétences et rédaction de la documentation utilisateurs

Environnement technique
Technologies : Unix, Windows
Outils : Prometheus InfluxDB, Telegraf, Chronograf, Kapacitor, MongoDB, Grafana,
Python, vi, vim, Jupyter, Tableau, Jira, XML, SAS, R, Rshiny, data-table, Dplyr
Librairies : Statsmodels, Keras, Sciklerarn, Arch, Protobuf Handler
Méthodes : Agile Scrum, Merise, UML

GREQAM-CNRS - Modélisation et suivi de Production 10/2016- 08/2018

Projet : Mise en Place d’outils d’analyses sur les données issues de modélisations économétriques
Études économétriques et conception d’outils statistiques
Collecte des données économiques, du marché monétaire et des normes prudentielles provenant de la base Statistical Data Warehouse de la BCE
Modélisations économétriques des données, gestion des flux de données
Interaction entre les modèles économétriques/Machine Learning
Migration des outils en langage SAS vers R
Libraries utilisées: Pandas, Maplotlib/Seaborn, Numpy, SciPy, statsmodels, sciKit-Learn, Tensorflow, dplyr, XML, read.table, ggplot2, purr, Keras.
Test unitaires, recette et Validation
Suivi de production et traitement des incidents avec les métiers et la MOE
Visualisation des données et transfert des connaissances (manuels et formation)
Démonstration de l’existence de corrélations et de relations entre les variables bancaires et économiques.
Classification des banques en fonction de la leur taille et de la politique prudentielle
Proposition d’articles pour la publication dans des revues scientifiques.

Environnement technique
Technologies et Bases : Unix, Statistical Data Warehouse de la BCE
Outils : GitHub, Stata, SAS, XML, Python, Jupyternotebook, R Studio, R-shiny, dplyr,
data-table, Anaconda
Normes : CRISP
Méthodes : Agile Scrum, Merise

Banque Africaine de développement BAD 06/2011-06/2012
Consultant Intégration et Suivi de Production des Chaines SAS

Projet 1: Mise en œuvre de la procédure et des moyens de calculs d’adéquation des fonds propres
Identification de tous les risques relatifs aux activités de la banque
Mise en place d’outils de gestion des risques dans la base de données décisionnelle
Mise en place de la procédure d’adéquation des fonds propres inhérents aux activités de la banque.
Mise en place d’un tableau de bord permettant l’automatisation des indicateurs de gestion des risques.
Intégration des chaines SAS, recette – Gestion des Flux – Validation des états
Suivi des transactions, MCO et correction des incidents (information Métiers et MOE)
Transfert de connaissances

Projet 2: Conception et modélisation de la base de données des Ressources Naturelles en Afrique
Collecte et Analyse des données dans une base de données décisionnelle
Mise en œu...