Profil de AZ
AZ
580.00€ /j
SENIOR DATA ENGINEER ARCHITECT APPLICATIVE/TRANSVERSE
Consultant de l’ESN Cooptalent
Disponible le :
15/06/2020
Localisation : France
Mobilité : Mobilité nationale
Localisation : France
Mobilité : Mobilité nationale
11 années d'expérience
0 missions réalisées
JenkinsKafka
0 missions réalisées
AZ en quelques mots
11 ans d’expérience en : Big data/ Ingénierie des données et architecture applicative
EXPERTISE
Big data/ traitement des données
– CRISP-DM Cross-Industry Standard Process for Data Mining
– Accompagnement des clients dans l’architecture, conception, design, réalisation et capacity planning des solutions de traitement de données.
– Mise en place des workflows de traitement de données et des pratiques orienté Data
– Cheminement de la donnée : de la collection au dataviz
– Data mining : fouille de donnée interne/externe
– Data-management : Traitement et préparation de la donnée
– Data quality : Valorisation de la donnée
– Data viz : Analyse et présentation des résultats statistiques
Architecture
– Architecture datalake
– Architecture échange avec datalake
– Approach d’industrialisation DDD : Domain-Driven Design
– architecture microservices
– Migration des architectures monolithiques vers des architectures orientées Microservices
– Migration des Data Layer legacy CRUD design vers le CQRS pattern
– Expertise Java/JEE
– Expertise JavaScript
– Conception et réalisation des applications
– Gestion de projet : étude de faisabilité, support technique des équipes, pilotage agile
Transverses
– Consultant et formateur : Ingénierie logiciel, participation tables rondes et congrès
Expertise métier
– Banque, Santé, Energie, Services, Télécommunications
LANGUES
Anglais : Très bien
Allemand : Notion de base
Novembre 2018 – Aujourd’hui
Projet Big Data Contrôles et Indicateurs – Client : Mutuelle MGEN, Unité : DSI/Domaine Data et Gestion des Risques
Ingénieur Data Sénior
ENV. BIG DATA : ENV. Java
n Dans un contexte décisionnel, le projet consiste au début à mettre en place un datalake « données de santé », ensuite de fournir aux métiers des résultats de contrôle. Ce programme embarque des équipes métiers, architects, experts techniques et fonctionnels.
– Définition d’une architectures batch.
– Mise en place de la chaine de traitement des données
– Choix des technologies
– Implémentation des contrôles
– Optimisation des traitements
– Mise en place d’une architecture applicative orientée noyau
– Documentation techniques
– Conseil autour des composants HDP
Cloudera, HDFS, Spark2.4, SparkSQL, parquet, Hue
Jenkins, SVN, Maven, Java8, Junit, IBM clearQuest, IBM build forge
26/05/20 – 14:05
P 2/8
Juillet 2018 – Octobre 2018
Projet Datalake Exposition des données (LOT2) – Client : BNP Paribas, Unité : Risque Opérationnel
Ingénieur Data Sénior
ENV. BIG DATA : ENV. Java
n L’objectif est de mettre en place un système d’échange entre le cluster hadoop et le SGBD SQLServer afin de pouvoir consommer les données valorisées par des micro-services.
– Définition des architectures respectant les principes de sécurité mis en place
sur le cluster
– Définition du protocole d’échange Kafka-datalake
– Data exposition
– Automatisation de la chaine de traitement des données
– Mise en place de l’architecture applicative DDD
– Préparation des US techniques
– Implémentation et Code review
– Assistance technique
– Conseil autour des composants HDP
HDP, Hadoop, HDFS, Spark2, SparkSQL, Hive2, WebHDFS, Oozie, Hue, Kafka, Knox, Ambari, Beeline, Kerberos, Jupyter, Python, Panda, Atlas
Jenkins, Git, Maven, Java8, Spring, Junit, Rest, cucumber, uml
n Dans le cadre du programme de refonte du SI des Risques Opérationnels du groupe BNPP, le choix d’une architecture Big Data HDP a été fait pour constituer le datalake de ce nouveau SI. Ce programme embarque des équipes Domain experts, Architects, Technical experts dans une démarche agile. L’enjeu du projet est de fournir à la direction du groupe et au régulateur de la banque, des KPI et des reporting de qualité et la possibilité d’avoir une analyse prédictive afin de pouvoir maîtriser et réduire la provision de leurs risques opérationnels.
– Mise en place de la méthodologie d’industrialisation des projets POC Big data
– Architecture data flow/hadoop components
– Architecture microservice
– Choix des formats de stockage des données
– La définition des architectures et des Services associés
– Mise en place de l’architecture applicative DDD
– Cheminement de la donnée : From data collection and ingestion to dataviz
– Schema-modeling for qualified data et valuable data
– Mise en place du workspace du projet sur HDP en pré-prod et prod.
– Transformation et migration des scripts Python en application orienté-objet
selon DDD
– Mise en place du socle logique de communication avec datalake : Kafka, topic,
structure des messages…etc.
– Elaboration du dossier d’installation sur pré-prod et prod : file system tree,
ACL, orc db, data ingestion, jobs initialisation.
– Automatisation du lancement et mise en place des workflow de traitement des
Septembre 2017 – Juin 2018
Projet Mise en Place DataLake Operational Risk Data (LOT1) – Client : BNP Paribas, Unité : Risque Opérationnel
Ingénieur Data Sénior
jobs.
26/05/20 – 14:05
P 3/8
ENV. BIG DATA : ENV. Java
– Développement, réalisation et mise en place des best practices du parallélisme des jobs avec Spark.
– Participation à la configuration et tuning des paramètres du cluster.
– Elaboration des documents en anglais à 100%
Hadoop, HDFS, Spark2, SparkSQL, Hive2, WebHDFS, Oozie, Hue, Kafka, Avro, Knox, Ambari, Beeline, Kerberos, Jupyter, Python, Panda .
Jenkins, Git, Maven, Java8, Spring, Junit, MsSQL Server, uml
n Au sein du département de la sécurité financière, support à la mise en place et à la gestion du dispositif anti-blanchiment de Natixis. Participation majoritaire à l’implémentation d’un projet Big Data permettant de lutter contre le blanchiment d’argent.
– La définition des architectures et des Services associés
– Définition des architectures respectant les principes de sécurité mis en place
sur le cluster
– Data collection
Interne : Issue de datawarehouse, de BDD oracle, de CSV…
– Data exploration
Approches statistique et descriptive, analyse des données…
– Data preprocessing
Développement d’un package de préparation des données financières et KYC Mise en qualité et intégration des données
– Implémentation et évaluation des modèles prédictifs
Apprentissage non supervisé (clustering des transactions)
Apprentissage supervisé avec cas internes (niveau de risque données KYC)
– DataViz
Présentation des résultats aux partenaires et recommandations business avec D3JS
– Définition et automatisation du workflow de l’industrie AML Big Data.
– Mise en place de l’architecture transverse et applicative
– Développement et portage du code de Python (scikit-lean) à scala (spark)
Hadoop, Spark, Hive, MLlib, Jupyter, Python, Scikit-learn, Panda, Scala Jenkins – XLDeploy – Git, Maven
n Au sein du département de la sécurité financière, support à la mise en place et à la Data Scientist
Octobre 2016 – Aout 2017
Projet AML Big Data – Client : Natixis, Unité : Sécurité Financière – Secrétariat Général – DSI
Architect / Data Engineer
ENV. BIG DATA : ENV. DevOps
Partie 2
Projet Veille Médiatique Big Data –Natixis, Unité : Sécurité Financière – Secrétariat Général – DSI
Data Engineer / Architect Applicative / Senior Developper
gestion du dispositif de veille médiatique de Natixis. Participation à l’implémentation d’un projet Big Data permettant la surveillance médiatique des Tiers.
– Définition des architectures des échanges avec le datalake
– Définition du cheminement de données
– Data collection
Externe: web scrapping, news provider LexisNexis…
26/05/20 – 14:05
P 4/8
ENV. BIG DATA : ENV. JEE :
ENV. JS : ENV. DevOps
Interne : Issue de datawarehouse, de BDD oracle …
– Clustering des articles pertinents (au sens AML) issus de LexisNexis
– Automatisation du processus de traitement des données
Implémentation d’un script d’extraction quotidienne des news de LexisNexis (près de 10 000 articles par mois) et d’un processus de transfert automatisé des résultats du clustering vers une application Front JEE.
– Définition de l’architecture technique des environnements Big Data et JEE
– Préparation de l’architecture applicative (Front et End) de la solution
– Développement de la partie Front et Back de l’application
– Mise en place de système d’authentification LDAP avec REST
– Validation
Jupyter, Python, Scikit-learn, NumPy, Panda, Apache Solr
Spring, JPA, Java7, Spring-ldap, spring-security, web service Rest, Oracle c12, Jboss 7, Maven
Angular 1.6, Grunt, Eslint, Bower, Bootstrap, JWT Jenkins – – Maven – XLDeploy – Git
Au sein du département du service juridique de Natixis, participation majoritaire à l’implémentation d’un projet Map-Monde permettant aux métiers de prospecter les nouveaux clients par pays.
– Conception et définition des maquettes IHM
– Développement Front et Back end
– Validation
– Gestion de l’intégration et déploiement continue (DevOps)
– Mise en place de la fédération d’identité
– Transfert de compétence au sein de l’équipe de développement
Architecture Service Web distribué REST – Java7 – JAX-RS – JAX-WS – JPA – Maven – Oracle-12 – Jboss7
Angular 1.5 COP – Grunt – Bower – Eslint – Karma- NodeJS – Leaflet – Bootsrap – XiTi
Jenkins – Maven – XLDeploy – Git
Juillet 2016 – Octobre 2016
Projet CountryLine – Client : Natixis, Unité : Service Juridique – Secrétariat Général – DSI
Senior Developper / Architect
ENVIRONNEMENT JEE : ENVIRONNEMENT JS : ENVIRONNEMENT DevOps
n
Juin 2015 – Juin 2016
Projet GlobSales Big Data – Client : GlobMed Germany
Data Engineer
/ Chef Projet
Accompagnement de la stratégie Big Data du groupe GlobMed par la mise en place de POC data science orientés use case métier
POC pour la prédiction des ventes du matériel médical
n
–
–
Préparation des données Exploration des donnée
26/05/20 – 14:05
P 5/8
ENV. Data Science :
– Développement d’un modèle prédictif de vente par pays
n Production d’indicateurs statistiques sur les opérations de vente
– Préparation des données
– Développement d’un modèle prédictif de vente par pays
Jupyter – Python – Scikit-learn – Panda – JQuery – JQplot – HTML – CSS3
n Implémentation et mise en place d’un ERP ISRAE à base de JEE
– Conception et développement centralisé du noyau de l’ERP
– Conception et développement des modules : Gestion commerciale, Stock, Archivage
des documents, parc informatique, gestion de projet, e-mail et collaboration, annuaire
client/fournisseur…etc.
– Conception et développement d’un system de SSO/SLO (Single Sign On).
Showcase :https://www.youtube.com/channel/UCAmJBZlMr76tld7G8MfHq0Q
JEE6 – Struts 2 – JPMapper/Hibernate (ORM) – JPA – Spring – Tomcat 6 –MySql – Maven – Ajax – JQuery – Apache Solr – XML – HTML – CSS3 – Java Mail – Enterprise Architect.
n Migration de la version 1.0 à la version 2.0 pour l’application de gestion d’état civil :
– Gestion de la relation client
– Pilotage et suivi du projet
– Support technique à l’équipe de développement
– Validation
JEE5 – Struts 1 Tomcat 6 –MySql – Ajax – JQuery – XML – HTML – CSS3
n Gestion des dossiers d’analyse pour un laboratoire d’amiante
– Gestion de la relation client
– Estimation des charges et réalisation des maquettes
– Mise en place de l’architecture applicative
– Conception et Développement
– Assistance technique
– Validation
JEE6 – Struts2 – Ajax – JPMapper (ORM) – MySql – Maven – Ajax – JQuery – XML – HTML – CSS3 – Docx4j – Enterprise Architect
Juin 2010 – Mai 2015
Projet ISRAE MINDWAY
Développeur Expert / Architecte applicative
ENVIRONNEMENT :
Octobre 2015 – Décembre 2015
Projet gestion d’état CIVIL – Clients : Commune RURALE Ahl Ouadza – Taourirte
Expert technique / Architecte applicative
ENVIRONNEMENT :
Janvier 2014 – Juillet 2014
Projet LEPBI – Client : LEPBI
Expert technique / Architecte applicative
ENVIRONNEMENT :
Décembre 2013 – Juin 2014
Projet Messagerie et Outil de Collaboration – Client : CRIO, RADEEO Expert technique / Architecte
26/05/20 – 14:05
P 6/8
ENVIRONNEMENT :
Novembre 2013
ENVIRONNEMENT :
n Outil de collaboration et messagerie électronique (Module ERP) :
– Gestion de la relation client
– Mise en place de l’architecture applicative
– Pilotage et suivi du projet
– Conception et Développement
– Support technique à l’équipe de développement
JEE6 – Struts2 – Ajax – JPMapper (ORM) – MySql – ANT – Ajax – JQuery – XML – HTML – CSS3 – Java Mail
n Gestion de budget des administrations publiques (module ERP)
– Gestion de la relation client
– Mise en place de l’architecture applicative
– Production d’indicateur de suivi du budget
– Pilotage et suivi du projet
– Conception et développement
– Support technique à l’équipe de développement
– Test
JEE6 – Struts 2 – JPMapper (ORM) – Tomcat 6 –MySql – ANT – Ajax – JQuery – XML – HTML – CSS3 – Dox4j.
n Site web
– Gestion de la relation client
– Estimation des charges et réalisation des maquettes
– Intégration
WordPress – PHP – MySql – Ajax – Jquery, Zend, Smarty
n AxelNet
– Conception et développement
– Correction des anomalies
PHP5 – Oracle – XML – Ajax – Jquery, JavaScript
Décembre Projet gestion des budgets MBM – Clients : INRA, ENSAO
2012 –
Développeur / Expert Technique
2009, 2010, 2013, 2015
Projet Web agency – Client: UNICEF, SEWT, BPGM…
Expert technique / Intégrateur CMS
ENVIRONNEMENT :
E-Teamsoft (Offshore teamnet) | 2008 – 2009
Novembre 2008 – Avril 2009
AxelNet (Portail Famille pour l’e-Administration ) – Editeur de logiciel Ingénieur étude et développement
ENVIRONNEMENT :
26/05/20 – 14:05
P 7/8
FORMATION
26/05/20 – 14:05
P 8/8
2011-2017
2008
PhD en Informatique. Université Mohammed Premier.
Sujet: Mise en place d’une approche automatisée pour l’industrialisation logiciel.
Ingénieur d’Etat Ecole Nationale des Sciences Appliquées d’Oujda – Génie Informatique (Qualité Logiciel)
