Description

Professionnel de la donnée dans le secteur financier, j'ai pour principale responsabilité de mettre en œuvre des projets data-driven jusqu'à leur exploitation en production.

Spécialisé dans le traitement des données volumineuses, j'ai par mon expérience également pu mener divers projets Big Data, qu'il s'agisse de création de pipeline de données en temps réel ou bien d'analyse sémantique dans un environnement distribué.

Languages

French
Native or bilingual
English
Fluent

Workplace preferences

Remote only

Primarily works remotely

Opérateur télécommunication
Data engineer
TELECOMMUNICATIONS
January 2018 - December 2019 (2 years)
Paris, France
my role is to deliver added value among data despite sharp technologies constraints involving Big Data framework, advanced analytics and machine learning.

Main technologies: Spark, Scala, Python, Hortonworks Data Plateform, Shell, Sqoop, Hive, Oozie, HDFS, Hadoop

Main responsabilites:
• Team leading: supervise and support developers team
• Data engineering: deliver data beyond technical aspects and business requirements
- specific algorithm development (Scala, Python..)
- data collect (Sqoop)
- data ingestion (Spark, Hive, NiFi)
- data transformation (Spark, Hive, MapReduce..)
- implement in production (Oozie, Git, Maven, TDD)

• Machine learning engineering: deploy machine learning algorithm in production with Spark

• Data science : building and deploy a model for sentimental analysis involving NLP

• Data analytics: deliver KPIs or analytic insights

• Data platform administration: deploying and managing a big data platform (Hortonworks)

• Projects:
- Developing and deploying a sentimental analysis tool with natural language processing with Spark
- Data engineering industrialization in the datalake team for a telecommunication corporation
Spark Hive Apache Nifi Maven Hadoop Scala HBase
Banque d'investissement
Data engineer
BANKING AND INSURANCE
January 2020 - Today (6 years and 5 months)
Paris, France
Au sein de l'équipe big data, je participe à la lutte anti-fraude sur les actitivités de trading en produisant des outils et des rapports en tirant parti des big data.

Projets:
- migration d'un on-premise datalake vers le cloud
- création d'une interface web pour les utilisateurs finaux pour accéder aux données du dalalake

Technologies:
Azure, Airflow, Kubernetes, Docker, Ansible, HDFS, Spark, Java, Angular, Elastic, Kibana, Hive & Jenkins
Spark Hadoop Microsoft Azure Jenkins Docker Kubernetes

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M2 Data science
Université Paris Saclay
2016

Apache Hadoop Essentials
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2017
Apache Hive Essentials
MapR Academy
2017

Elia R.

Senior data engineer

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