About Mamitiana
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- ATOSDATA ENGINEERJanuary 2022 - Today (4 years and 5 months)Paris, France- Mise en cloud de Qaptiva HPC : Migration de la solution Qaptiva HPC sur Google Cloud Platform pour faciliter l'accès aux infrastructures de calcul intensif via le cloud.- Orchestration avec Kubernetes : Utilisation de Kubernetes pour gérer les environnements de calcul distribués et optimiser les ressources sur GCP.- Développeur d'une application Scala performante, exploitant Apache Spark et Spark Streaming pour l'analyse en temps réel et la détection proactive de défaillances ou de problèmes de performance sur des serveurs haute performance (HPC).- Consultant Data Engineer Atos, intégré à la DEDP en Gestion Courante pour optimiser la livraison des données comptables.- Maîtrise de Dataprep : Intégration quotidienne de données comptables via JDBC dans Oracle, traitement avec PySpark.- Spécialiste en raffinage de données : Structuration de l'historique des mouvements comptables avec Hive.- Conception de mappings et workflows ETL avec Informatica pour la production de données comptables.- Responsable de la maintenance LOTI : Surveillance et correction proactive des traitements défaillants (Linux, OPCON, HQL/SQL, Python, R).- Pilotage de l'évolution des flux comptables G2S, implémentation et optimisation avec Pyspark et Informatica.- Gestion de l'ordonnancement des jobs via OPCON et Kuberflow, garantissant une exécution fluide et efficace.- Support aux métiers dans la définition des besoins pour la datavisualisation avec Qlikview, améliorant l'accessibilité et la compréhension des données.)
- BAILTISoftware Engineer& Data engineerREAL ESTATESeptember 2020 - December 2021 (1 year and 3 months)Paris, France- Conception et déploiement d'architectures Big Data performantes chez Bailti, incluant Hadoop et Spark, jusqu'à l'intégration métier via Teradata.- Intégration continue des méthodes de machine Learning pour prédire le prix et le loyer d'un appartement en fonction des paramètres du marché.- Analyse de Données : Collecte et visualisation de grandes quantités de données.- Extraction de connaissances pour améliorer la précision des prédictions.- Établissement d'un point d'accès centralisé au Data Lake, gérant divers formats de données (XML, JSON, CSV).- Purification et transformation des données en format Parquet avec Python, R et HiveQL au sein du Lakeshore.- Diffusion et gestion des données au sein des bases de données métiers, notamment Teradata et ORACLE.- Développement de solutions de Data Visualization avec AWS et Kibana pour une analyse de données optimisée.- Rédaction de scripts Shell pour l'amélioration du processus de chargement des données.- Création et automatisation de jobs ETL avec Talend et Airflow, renforçant l'efficacité opérationnelle.
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Education
- Master 2 Intelligence artificielleUniversité Paris Est Créteil (UPEC)2021
- Diplômes Ingénieur InformatiqueEcole nationale d'informatique2020
Certifications
- Big Data Analysis with scala and sparkCoursera2023
- Distributed Computing with Spark SQLCoursera2024