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  • Fonction : Ingénieur big data

    Banque d’investissement– Région parisienne
    Jan 2018 - aujourd'hui

    Mission: Architecte, Administrateur Hadoop, Data-Lake
    L’objectif de la mission est la définition de l’architecture de la nouvelle datalake et ensuite l’implémentation et la gestion de l’infrastructure Big Data HortonWorks et aussi la mise en place une politique de sécurité et une gouvernance de données.
    La mission au sein du projet consiste à :
    Définition de l’architecture technique
    Le choix des composants du DataLake
    La mise en place de l’infrastructure du projet
    Installation, configuration de : Hortonworks, Talend BigData, Vertica, Attunity
    Connecter tous les composants et les faire fonctionner ensemble
    Administration Hadoop Hortonworks
    Mise en place de la sécurité

    Environment : Hadoop Hortonworks, Ambari, Ranger, Kerberos, Talend Big Data, Attunity Replicate, Kafka, Vertica, Spark, Hive, Shell Linux
  • Fonction : Ingénieur big data

    Société Générale – Région parisienne
    Jan 2017 - Jan 2018

    Mission : Consultant Big Data
    Le client a pour responsabilité, au plan mondial, de l'ensemble des outils informatiques de contrôle des abus de marché, de conformité, et du risque opérationnel. En complément de cette responsabilité directe, il a aussi comme rôle le pilotage des projets exécutés dans les autres entités relatifs.
    L’objectif du projet est la mise en place de solutions basées sur la stack Hadoop : Distribution HortonWorks, Stockage en Parquet, dénormalisation en HIVE, indexation SOLR, utilisation de SPARK/Java pour les process distribués, utilisation de Oozie et de Spring également, restitution via
    La mission au sein du projet consiste à :
    Analyse et conception de la solution big data à mettre place
    Chargement des données dans le DataLake
    Développement en SPARK/JAVA de nouveaux patterns de détection
    Restitution via une interface WEB ou l'outil TABLEAU Software
    Développement et calcul des KPI/KRI
    Indexation via SOLR

    Environment : Hadoop Hortonworks, Java, Python, Spark, Hive, Hue, Keberos, Parquet, ElasticSearch, SolR, Shell Linux, WSRest
  • Fonction : Ingénieur big data

    EDF – Direction Nucléaire R&D - Chatou
    Jan 2017 - aujourd'hui

    Mission : Data Analyste / Développeur Big Data

    L’objectif de ce projet est de faciliter et d’homogénéiser les pratiques de contrôle de la qualité des données (respect des règles de construction) et de suivi de l’effet parc – palier. Il s’agit également de doter les instances locales et nationale de gouvernance des dispositifs nécessaires au pilotage des données paliers et sites.
    Mettre en place un entrepôt de données permet de disposer des données provenant de plusieurs sources pour alimenter les objets manipulés ou effectuer des contrôles de cohérence.

    La mission au sein du projet consiste à :
    Proposer des études d’architectures big data
    Création d’un référentiel de données de références sur ELASTICSEARCH
    Développement de plusieurs Batchs, Hive, Spark, pour l’intégration de données de plusieurs applications dans la plateforme Hadoop
    Mettre en place une API pour exposer les données Elasticsearch à une application web Spring
    Développement de plusieurs Batch Spark en scala pour alimenter les indexes sur Elasticsearch

    Environment : ElasticSearch, Hadoop Hortonworks, Scala, Parquet, Spark, Hive, Hue, Keberos,
  • Certificat Data Science- Fonction : Data Engineer & Data Scientist

    Université Paris Dauphine –Paris
    Jan 2016 - aujourd'hui

    Mission : Exploration des données et analyse des sentiments (Avis des clients Amazon)

    Développement de plusieurs algorithmes sur Apache Spark en utilisant le langage fonctionnel Scala
    et Python
    Implémention des algorithmes en utilisant le langage R avec RStudio
    Chargement des données en utilisant Pig/Hive /Impala sur une distribution Hadoop Cloudera
    Développement d’un programme MapReduce en Java pour faire des statistiques sur la base de
    données
    Construction de l'ensemble des caractéristiques pour conduire la classification, en utilisant les
    méthodes de text mining
    Proposition et utilisation d’un ensemble de méthodes d'apprentissage supervisé (arbres de
    décision, random forests, svm, bayesien naïf) pour construire un modèle d'analyse de sentiment.
    Proposition d’un ensemble de mesures pour comparer les performances de ces méthodes (accuracy, precision, recall, f-mesure, ROC, AUC).
    Les calculs ont été effectués sur un cluster composé de 10 serveurs, dont la capacité de mémoire
    vive atteint 40 GO de RAM par serveur et la capacité de stockage secondaire totale du cluster atteint 10 TO.

    Environnement : Hadoop Cloudera, Spark, Yarn, MapReduce, Python, Java, Hive, Pig, Impla, Sqoop, Langage R, RStudio, Machine Learning, Scala, Elastic Search, Neo4j
  • Fonction : Ingénieur d’études expérimenté

    EDF – Direction de commerce - Colombes
    Jan 2015 - Jan 2017

    Projet : Projets entrepôt de données EDF (HADOOP)
    Fonction : Ingénieur d’études expérimenté
    Mission : Consultant / Développeur Big Data

    Dans le cadre des missions du département « entrepôts de données EDF », le département est amené à mener de nombreuses études d’architecture puis à mettre en œuvre ces études d’architecture dans le cadre de projets opérationnels.
    Par exemple : Mise en place de Kafka / Spark dans le cadre d’une brique d’acquisition au fil de l’eau, mise en œuvre de ELK pour l’acquisition de log et de briques de reporting.

    La mission au sein du projet consiste à :
    Réaliser les études d’architectures big data en appui à l’architecte référent du département.
    Réaliser de façon ponctuelle des développements pour mettre en oeuvre ces architectures.
    Projets réalisés :
    Accostage d’un nouveau CRM(MA) à la plateforme Big Data, Vue client 360° : temps réel avec Kafka et Spark Streaming, stockage et indexation dans HBase et ElasticSearch, tracking client avec Comscore et WebAnalytics
    Création d’un référentiel pour les clients éligibles à la facture électronique (AIFE Chorus) : Spark batch, Apache Nifi, HBase, Java, XML
    Développement de plusieurs batchs, Hive, Spark, pour l’intégration de données de plusieurs applications dans la plateforme Hadoop (Linky, GazPar, Comscore …)

    Environnement : Hadoop Hortonworks, HDFS, Spark, Yarn, MapReduce, Hive, Pig, Hue, Sqoop, RStudio, ElasticSearch, HBase, Linux, Keberos, Ranger, Python, Java, Scala
  • Fonction : Ingénieur d’études expérimenté

    ACCENTURE- ERDF (Electricité Réseau Distribution de France) – Paris
    Jan 2012 - Jan 2015

    Projet : Portail SOA
    Fonction : Ingénieur d’études expérimenté
    Mission : Lead technique et Architecte SOA

    Participation à la mise en place de l’architecture technique du projet en collaboration avec les
    équipes Basis, Architecture et Interfaces
    Participation à la rédaction et la mise à jour du document de l’architecture technique (DAT)
    La configuration du WebDispatcher (Load-balancing), pour améliorer les performances
    L’installation des environnements (dev, test, preprod, prod), Unix, Oracle, RAC, SAP…
    Administration des serveurs d’application WAS
    Administration de l’environnement de développement
    Rédaction des SFD et STD et TUF, TU
    Expert/formateur (2 développeurs) sur les technologies Java /J2EE
    Pilotage de plusieurs développeurs onshore et offshore dans un contexte SOA 4 couches
    Définition des best practices projet
    Conception objet et développement des micro-services en Java

    Contexte :
    L’infrastructure du projet s’appuie sur les principes structurants de la Haute Disponibilité et de la réplication, basée sur la tolérance de panne d’un site principal et d’un plan de reprise d’activité sur un site de secours. Pour ce faire, l’infrastructure mise en œuvre repose sur deux salles pour le site principal et d’une salle dans un site de secours distant.

    Environnement : Java, SOA, Micro-services, Unix, Oracle, VMware, WebDispatcher, SAP, Visual Composer, LoginModule,
  • Fonction : Ingénieur d’études expérimenté

    ACCENTURE - ERDF (Electricité Réseau Distribution de France) - Paris
    Jan 2011 - Jan 2011

    Projet : SI Producteurs : « Traitement des données de comptage et publication des flux » (Direction Informatique et télécommunications)
    Fonction : Ingénieur d’études expérimenté
    Mission : Lead technique

    Encadrement de l’équipe de développement
    Participation à l’optimisation de l’architecture technique de l’application
    Analyse, conception objet, et définition des spécifications techniques en UML
    Développement java
    Contexte :
    Le projet repose sur une architecture à 3 niveaux, de type application web/client léger basée sur l’utilisation de :
    Apache (serveur Web)
    Weblogi...

  • Ecole Nationale Supérieure des Mines-St Etienne - Armines(Paris)
    2003 - aujourd'hui

    Projet : Projet de la région Rhône-Alpes pour améliorer la qualité de l’aire
    Mission : Développement d’un outil de prévision des pics d’ozone.
    Application d’une méthode de clustering basée sur la logique floue et datamining pour la prévision de pics d'ozone Application d’une méthode de clustering basée sur la logique floue et datamining pour la prévision de pics d'ozone [Chiu 1999]
    Test du programme sur un échantillon de données (météo St Etienne 2001)
    Le résultat a montré que la prévision a été proche de la réalité à plus de 95%

    Environnement technique : Clustering, datamining, apprentissage artificielle (Machine Learning), MATLAB
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