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Exemple de missions d'Aboubacary, Ingénieur big data habitant la Gironde (33)

2015: (Janvier-Aujourd'hui ) Ingénieur Big Data pour CDISCOUNT, Equipe Big Data Neotech Solutions

Projet Data Sharing Marque Labs : Le projet Data Sharing a pour objectif de diffuser régulièrement aux fournisseurs des rapports personnalisés et /ou les données sources associées.

Pour se faire, les données sont colléctés sur la plateforme Big Data et mises à la disposition d'un outil de visualisation
et de diffusion de rapports.La solution de visualisation retenue est Qlikview et la solution de diffusion des rapports est
Nprinting, une extension de Qlikview.

 La plateforme Big Data est alimentée à partir de flux Talend et Scripts Hive et Pig(technologie Hadoop)
orchestrés par Dollar Universe sur le Serveur LDC-ETL07.

 Les informations sont restituées via des rapports Qlikview, exportés et diffusés via Nprinting au format Excel
(les rapports intégrant des graphiques) et CSV (données sources).

Projet Historisation des Prix à CDISCOUNT: Le projet Pricing à pour objectif de voir l'evolution des prix dans le
temps à CDISCOUNT et de pouvoir le comparer avec la concurrence.

 Developpement Jobs Talend pour exporter le calendrier des prix , les données workit et les données contrôle
de gestion dans la plateforme Big Data.

 Croiser ces données avec les ventes et créer une table agrégation dans Hive pour la restitution des données
( outis de restitution QlikView).

Projet Refonte EF36 : L'objectif du projet est de remplacé le module EF36 par un developpement ETL afin d'extraire 84 tables dans des Bases Oracle vers la plateforme Big Data de CDISCOUNT.

 Developpement Jobs Talend pour l'extraction de 84 tables vers la plateforme Big Data de CDISCOUNT , la facturation des produits plus de 30 kilo et l'alimentation de la DataWarhouse(DWH) de CDISCOUNT.

 Corriger des Bugs Mantis sur la Logistique.

2014: (Mars-Aout) : Stage Ingénieur Big Data : Corexpert, Lyon
 Mettre en place une nouvelle architecture de collecte, stockage et de traitement Statistique.
 Développer des Batchs de traitement Hadoop/MapReduce.
 Mise en place d'un cluster Amazon Web Service (Elastic MapReduce).
 Veille technologie en Big Data et les Bases de données NoSQL.

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