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Exemple de missions de Ganséré,
Développeur big data habitant l'Essonne (91)

  • DATA ENGINEER

    INFOPRO DIGITAL
    Jan 2019 - Jan 2020

    Mise en place de flux de données en Spark/Scala sur
    HDFS (sous IntelliJ)
    Création et déploiement de projet aws (CloudFormation)
    Tests unitaires/Documentation des flux
    Migration des flux depuis la plateforme on premise vers
    AWS
    Réalisation de projet dans le cloud avec AWS
    La DSI WEB répond aux besoins (applications, sites web,
    base de données,. .) des BU du groupe.Au sein de la DSI,
    dans le pôle Big Data, mon rôle est de participer à la mise
    en place et au maintien de cette architecture (à travers des
    flux de données, des bases de données, . . ) au sein du
    datalake et dans le cloud.
    Taches effectuées :

    Environnement et méthodologie : Spark, Scala, SBT, Python, AWS (S3, Lambda), Hadoop (HDFS, Hive), Databricks, Snowflake, IntelliJ, Dataiku, Sphinx
  • CHEF DE PROJET DATA

    AXIONE
    Jan 2018 - Jan 2018

    Mise en place de la plateforme sous Sharepoint
    Rédactions de documentations fonctionnelles
    Analyse des indicateurs existants
    Recueil des besoins internes
    Pilotage des indicateurs et des niveaux de
    confidentialité
    Projet Performance RIP: Au sein d’Axione, dans le cadre de
    ce projet, la mission consiste à mettre en place une
    plateforme unique où seront exposé un ensemble
    d’indicateurs de performance.
    Taches effectuées :

    Environnement et méthodologie : Power BI, Gestion de projet, Sharepoint
  • EDF

    DEVELOPPEUR BIG DATA
    Jan 2018 - Jan 2018

    Intégration de données de facturation en continu
    Amélioration des environnements existants
    Maintenance des chaines de traitements
    Projet : EDMA
    Au sein de la Direction Commerciale, la mission consiste à
    intégrer, maintenir, développer de nouveaux flux de
    données de facturations sur le marché d’affaires, et
    d’exposer ses données.
    Taches effectuées :

    Environnement technique : Hadoop, Hdfs, Hive, Hbase, Oracle, Git, Oozie
  • DEVELOPPEUR BIG DATA

    SUEZ
    Jan 2017 - Jan 2018

    Maintenance de la plateforme sous Kubernetes / Docker
    Création de flows de données (météo, itinéraires,
    parkings, localisation et adresse des emplacements)
    Création de l’API permettant d’interroger les bases de
    données
    Maintenance : analyse / diagnostic / correction d’une
    plateforme de gestions de courrier
    Participation aux échanges techniques, fonctionnels
    avec l’ensemble des différents acteurs liés aux produits
    Projet : Smart Solutions
    Il s'agit de participer au développement, au sein de l'entité
    Innovation, dans un premier temps, d'une plateforme
    proposant des données en open data, (digital city St
    Etienne), et dans un second, de proposer une application
    mobile permettant de connaître l'état de places de parking
    en temps réels.
    Taches effectuées :

    Environnement technique : Kubernetes, Docker, Cassandra, MongoDB, InfluxDB, Javascript, Node JS, GitMéthodologie de travail : Agile
  • DEVELOPPEUR BIG DATA

    ENEDIS
    Jan 2017 - Jan 2017

    Préparation des flux à intégrer dans HDFS (mode batch)-
    Intégration de données historiques dans HDFS
    Création optimisée de fichiers Avro liées aux flux- Création
    de tables externes sous Hive
    Intégration de données historiques dans HDFS- Usage du
    temps réel avec Kafka Connect (mode streaming)
    Dans le cadre d’un POC, la mission consiste à tester
    l’intégration en temps réels de données dans le B4ALL, de
    croiser ces différentes données et d’effectuer la restitution ;
    et également observer les limites du temps réel. Le B4ALL
    est la plateforme orientée Big Data, centralisant diverses SI.
    Ces SI envoient de façon régulière, des flux de données
    concernant la facturation, la consommation électrique ou des
    interventions de techniciens, aussi bien pour les particuliers
    que pour les professionnels.
    Taches effectuées :

    Environnement technique :Hadoop, Kafka Connect, Apache Ambari, Hive
  • STAGE ARCHITECTE BIG DATA

    THALES AIR SYSTEMS
    Jan 2017 - Jan 2017

    Participation à la conception du schéma de
    l’architecture générale
    Intégration de sources de données : météo, plan
    de vol, données aéroportuaires, position des
    aéronefs
    Conception d’un datalake centralisant ses
    données
    Traitement des données batch

    Environnement technique: Kafka, Zookeeper, Cassandra (NoSQL),Nifi, Grafana, Web Services, java J2EE
  • DEVELOPPEUR BIG DATA

    EDF
    Jan 2016 - Jan 2017

    Développement de flux métiers
    Rédactions de spécifications fonctionnelles
    Développement d'applications pour des usages
    métiers
    Recettes, tests JUnit
    Au sein de la Direction Commerciale, la mission
    consiste à superviser un cluster, d’assurer la mise en
    conformité des chaines de workflow, et également
    participer au développement d’usage métier.
    Taches effectuées :

    Environnement technique :Web Service (Spring, Hbase), Maven, Oracle Data Integrator
  • STAGE BI/ BIG DATA

    BUSINESS & DÉCISION
    Jan 2015 - Jan 2015

    Etat de l'art sur l'architecture décisionnelle BI/Big
    Data
    Recherche et tests des différents composants afin
    d'obtenir une solution performante
    Intégration de données structurées/non
    structurées dans un ETL
    Utilisation d'Hadoop pour le stockage des
    données
    Création de graphiques et tableaux de bords pour
    la data visualisation via un outil de Reporting
    Exploration de données
    Environnement technique :
    Big Data : Cloudera (Hadoop), HDFS/YARN,
    MapReduce, Hive,Hbase, Spark, Spark
    Streaming, Scala, Pig
    Talend Open Studio for Big Data
    HP Vertica
    Qlik Sense, QlikView, Tableau Software
    Au sein de l’agence innovation, accompagné du
    responsable d’agence, la mission consistait à
    améliorer les outils utilisés dans l’architecture
    (architecture muni d’outils de BI) en les remplaçant
    par des outils issus des technologies du Big Data,
    notamment en ce qui concerne l'intégration et le
    stockage. Le but était de maitriser la consommation
    énergétique de bâtiments connectés, en analysant
    et recoupant les données de ceux-ci.

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