Description

Data engineer

Ansible, Jenkins, SonarQube, Travis, Docker, Git, AWS, Azure

Kafka, Spark, Hadoop, Hive, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats, MongoDB, Redis, Qlikview, DataikuTalend, Webmining,

Random forest, K-means,CNN, RNN,LTSM, Arima, XGBoost

Connaissances Fonctionnelles:

Recueil et analyse des besoins

Rédaction de cahiers des charges et de guides utilisateurs

Formation et assistance des utilisateurs

Animation et conduite de réunion

Méthode Agile (SCRUM)

Supply Chain

Industry field of expertise

Languages

English
Fluent
Arabic
Fluent
French
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km)

Renault
Data Engineer
January 2023 - April 2024 (1 year and 3 months)
Projet Resim ADAS

Mission(s) et réalisations

- Maintien du développement et la maintenance des services existants. L'équipe Resim ADAS se charge de la resimulation virtuelle de centaines de milliers de kilomètres de données de roulage. Ces resimulations impliquent des traitements sur de milliers de To de données. L'objectif final est d'améliorer l'IA des voitures autonomes. Ces calculs sont répartis dans un réseau d'une centaine de HPC.
-Migration vers GCP
-Maintien et évolution des scripts existants Resimulation des projets legacy
-Code Review sur la réécriture des projets Perl vers Python
-Intégration CI/CD pour automatisation des projets legacy
-Maintenance des packages internes
-Compression/Décompression automatiquement des fichiers avant upload/ download
-Développement du process de labelling géolocalisation
-Lecture et formatage des données GPS collectées

Environnement :
Python, GCS, AWS, S3, NgRemote, Cyberduck, PgAdmin, PgModeler
BPCE-SI
Data Engineer
September 2021 - November 2022 (1 year and 2 months)
Projet Appétence / désengagement et Green auto
Mission(s) et réalisations :
Projet : Score d'appétences et désengagement, crédit auto / conso analyse, exploitation et performance des score
Industrialisation des scores d'appétence
Industrialisation des scores de désengagement
Projet Green Auto : Analyses de données des véhicule et catégorisation des véhicules en fonction de leur niveau de pollution (Crit'Air)
Analyses comportementales sur les clients ayant un véhicule électrique
Prédiction des clients potentiel pouvant convertir leur voiture thermique en électrique

Environnement :

Dataiku, Ansible, XLD, XLR, Docker, Hadoop (PHG), Oracle, Jenkins, CyberArk, Jira