Missions Consultant Big Data : Postulez aux offres de mission déposées

Exemple de missions de Hugo,
Consultant Big Data habitant les Hauts-de-Seine (92)

• Consultant Big Data

  - Société Générale
  Jan 2019 - aujourd'hui

  ◦ Contexte : Au sein d’une équipe développant un outil interne (Basyliq) calculant
  plusieurs métriques financières, j’intègre une équipe socle de développeur dans le but
  de migrer celle-ci dans un datalake interne de la Société Générale.
  ◦ Développement d’un ordonnanceur customisé : Dans le but de répondre aux différentes problématiques d’ordonnancement de Basyliq, nous avons implémenté un
  ordonnanceur codé en Java Spring Boot. Les principales fonctionnalités sont en autres
  le déclenchement automatiques de différents traitements en fonction de diverses
  dépendances, la gestion de ressources, la copie et la compaction des données vers le
  lake et la coordination entre l’environnement datalake et l’environnement Legacy.
  ◦ Calcul de métriques : Calculer des métriques via Spark et le mettre à disposition sur
  Rafale, un outil de restitution interne de la Société Générale.
  ◦ Chaine de CI/CD commune : Chaque métrique suive un même schéma CI/CD. La
  chaine d’intégration se fait via Jenkins et le déploiement via Ansible.
  ◦ Environnement technique : Stack Hortonworks (HDP 2.6 kerberisé), Kafka, Nifi,
  Spring Boot, Openshift, Amazon S3, langages (Java, Scala, Python)

• Dataquantic, Consultant Big Data

  Entreprises
  Jan 2019 - aujourd'hui

• Consultant Big Data

  Groupe Renault / Nissan
  Jan 2017 - Jan 2019

  ◦ Contexte : Dans l’équipe Datalake composée d’une vingtaine de personnes, j’interviens sur des sujets Build et Run dans le domaine Big Data, équipe transverse aux
  différentes direction du groupe Renault – Nissan.
  ◦ Ingestion : Ingestion de données d’après-ventes de pièces détachées et d’usines dans
  le cadre de la détection de pièces obsolètes.
  ◦ Activité en développement : Recueil des besoins métiers, aide à l’optimisation de
  l’ETL Datalake loader, monitoring via Ambari, Grafana, Yarn, installation d’outils
  (JupyterHub, Knowledge Repository, etc.)
  ◦ Support N-2 : Recueil des besoins et traitement de tickets Jira, résolution de problème
  techniques utilisateurs (équipes de développement ou utilisateurs finaux notamment
  sur Hive, Spark, Oozie, Yarn), audit et gestion des accès, accompagnement à la
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  migration de données, documentation Confluence en anglais.

  ◦ Environnement technique : Stack Hortonworks (HDP 2.5 et 2.6 kerberisé), Kafka, Elasticsearch (ECE), Hue, Flink, Jenkins, Maven, Git, Jira, Confluence

• Développeur

  FM Logistics
  Jan 2017 - Jan 2017

  ◦ Synthèse : Développer deux solutions dans le cadre de deux proof of concepts qui
  sont d’optimiser les transports de palettes et de visualiser un transport de flux.
  ◦ Tâches : Développement effectuée en Python 3, visualisation effectuée en R avec le
  librairie Shiny, installation d’un shiny server sur un serveur distants.

  ◦ Environnement technique : Python, R / Shiny, Méthode agile, Jira

• Data analyst

  SFR
  Jan 2017 - Jan 2017

  ◦ Synthèse : Faciliter un plan de migration d’offre clientes par le biais d’un framework
  de simulation.
  ◦ Tâches : Développement de la simulation en R, viusualisation via R Shiny, déploiement de la visualisation sur Shiny Server, ordonnencement via la librairie Python
  Airflow.

  ◦ Environnement technique : Python (airflow), R / Shiny, Spark

• Consultant Big Data

  Onepoint,
  Jan 2016 - Jan 2019

• Stagiare R&D -

  Business&Decision
  Jan 2016 - Jan 2016

  ◦ Synthèse : Etude sur le "matching flou" et mise en places d’un moteur de recommandation sur des produits cosmétiques
  ◦ Tâche : Rédaction d’un mémoire de recherche sur le croisement de données probabilistes à partir d’articles de recherches, développement Spark d’un système de
  recommandation basé sur du filtrage collabaratif.

  ◦ Environnement technique : Scala 2.10, Spark 1.6.2

• Stagiaire R&D en Big Data

  Business&Decision
  Jan 2016 - Jan 2016