Profil de A RN
A RN
550.00€ /j
Senior Consultant DevOps / Big Data / Data Science
Disponible le :
08/11/2019
Localisation : France
Mobilité :
Localisation : France
Mobilité :
10 années d'expérience
0 missions réalisées
AwsKafkaSAS
0 missions réalisées
A RN en quelques mots
Après un doctorat d’informatique et une carrière dans l’industrie (Data Science, management projet/contrat) j’ai décidé de démarrer une activité Freelance dans le domaine Big Data et Data Science.
Pour actualiser mes connaissances des dernières évolutions j’ai suivi le mastère spécialisé (bac+6) BIG DATA de L’ENSIMAG de Grenoble.
J’ai une grande expérience du développement informatique et je suis orienté résultats. J’ai aussi une forte expérience dans la pilotage de projets.
Je cherche une mission (courte ou longue) avec du développement et/ou de la gestion de projet dans un environnement Big Data / Data Science
FORMATIONS
2018 Mastère spécialisé Big Data / ENSIMAG – Grenoble
1997 Doctorat Informatique / UCB Lyon I
1992 DEA Ingénierie Informatique / UCB Lyon I / INSA
SAVOIR-FAIRE
Compétences fonctionnelles
DevOps, Déploiement continue, Développement, Gestion de projet, Gestion du changement, Gestion des incidents, Analyse des risques, Analyse de besoins, Gestion des problèmes
Secteurs d’intervention
Énergie, Automobile, Après-vente, Manufacturing, Supply Chain, Défense
COMPÉTENCES TECHNIQUES
OUTILS / PRODUITS
ElasticSearch, Graphana, Kafka, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, MySQL, Hadoop, Spark, Cassandra, Docker, Gitlab-CI, Ansible, Terraform, AWS, Azure
LANGAGES
Python Pandas, Scikit-learn, , SAS, R, C++, Java, Ruby, SQL, NoSQL, Bash linux
SYSTÈMES
Windows, Linux
METHODES
Agile, Cycle en V
LANGUES
TOIEC 830 points
EXPERIENCES PROFESSIONNELLES
IDEX ENERGIES – Lyon04/2018 à 08/2019
Architecte DevOps DATA
Management des contrats de performance énergétique et optimisation de réseaux de chaleur
Accompagnent d Idex Energies pour l optimisation de réseaux de chaleur, la définition et la mise en place de l architecture DATA & DATA SCIENCE pour la gestion d un contrat de performance énergétique pour des bâtiments publiques mairie, écoles, gymnase, salle de conférence,
Mise en place de la base de données consolidées pour l exploitation des mesures. Développement et mise en production avec un processus de déploiement continue des services permettant l analyse et le pilotage de la performance des contrats énergétiques.
Collecte des données IOT des bâtiments sur plateforme ATIM
Collecte des données Météo sur plateforme opensource
Extraction des données à partir du système de gestion des bâtiments shell
Gestion des paramètres des contrats PostgreSQL
Cluster NoSQL ElasticSearch, pour consolidation des données et séries temporelles
Visualisation avec Graphana
Data science avec Python
Environnements
Python data science , Rails back-end , ElasticSearch, PostgreSQL, Logstash
Gitlab-CI, Ansible, Terraform, Docker, cloud AWS Route53, Lambda, ECS Fargate, ECR, S3, SES, CloudWatch
Application opérationnelle https //smartenergies.alson.fr
Société Générale – Grenoble09/2017 à 03/2018
Projet Météo des devises , analyse des données sur le marché des changes
Projet avec la Société Générale dans le cadre du mastère spécialisé Big Data de l ENSIMAG
Réalisation d’un POC fonctionnel online
Mise en place d un cluster Kafka pour la gestion des flux de données temps réels
Architecture tolérante aux pannes
Déploiement automatique sur le cluster par Docker/Rancher et script bash
Application backend R / Python / D3.js / Flask
Environnement Kafka, R, Python, Docker, Rancher
Grenoble INP Ensimag – Grenoble09/2017 à 03/2018
Mastère Spécialisé bac+6 Big Data / Data Science
– Systèmes & Base de données distribuées, architecture cloud, machine Learning, text mining, data visualisation
Volvo / Renault Trucks / Renault Trucks Defense Arquus Guyancourt 2000 à 2017
Différentes positions de management projet/contrat/équipe dans le secteur automobile manufacturing, distribution pièces de rechange, supply chain.
Renault VI / Mack Lyon/Vénissieux1995 à 2000
Data Scientist, Chef de projet Data Mining & responsable équipe data analyst
Data Scientist
Exploitation en SAS de la base de données des incidents pendant les années de garantie.
Recherche des liens entre incidents/processus de fabrication et composition du véhicule options . Détection de fraude.
Chef de projet Data Mining pour la mise en place d un système statistique d aide à l analyse de la base de données des incidents garantie pour Renault VI et Mack Trucks USA . Europe 100 utilisateurs, USA 50 utilisateurs
Rédaction du cahier des charges et pilotage en lien avec notre DSI de la SSII EuropStat-Umanis retenue pour la réalisation en SAS.
Analyse graphique et statistique des retours clients pour l identification des pannes récurrentes sur les camions
Alerte par mail des nouveaux incidents après analyse textuelle et regroupement automatique par similarité.
Environnement SAS / C / C++ / BD Oracle / unix
CISIA/COHERIS1994-1995
Auteur & Software developer
Auteur du logiciel de Data Visualisation AMADO 1994 d analyse graphique d une matrice de données combinant les graphiques de Bertin et les analyses multivariées ACP & AFC . Logiciel édité par la société CISIA devenue la société Cohéris .
Amado a été vendu à de nombreux grands comptes EDF/Banque de France / CEA / Moulinex / Renault / INRA / et a par la suite été intégré comme module au logiciel de Data Mining COHERIS ANALYTICS SPAD.
Environnement C++
Université Lyon I1993-1994
Chargé de Travaux dirigés
Dispense des TD de probabilité & statistique en M1 d informatique.
Renault VI / Renault Automobile / Lyon I / INSA1993 à 1995
Doctorat Informatique Systèmes d’aide à la maîtrise statistique des processus application à un atelier d’essais moteurs
Doctorat en partenariat avec Renault VI et la direction de la recherche de Renault Automobile pour optimiser les bancs d essais moteur de l usine de Vénissieux.
Mise en place d un système graphique d’aide à la maîtrise statistique d’un processus complexe d’essais moteurs sur lequel un grand nombre de paramètres étaient mesurés et stockés automatiquement. L objectif était de rendre accessible et exploitable graphiquement la base de données pour détecter d éventuelles dérives dans le processus de fabrication des moteurs de camions.
Modification du système temps réel de pilotage des bancs pour l acquisition des données à partir des capteurs température, pression, consommation, pression, .
Proposition d une méthode d analyse de données multidimensionnelles en utilisant la complémentarité des graphiques de Bertin et des techniques d’analyses factorielles.
Environnement SAS / BD Oracle / C / C++ / unix.
