About Olivier
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- My Money BankCloud Data EngineerBANKING AND INSURANCEOctober 2022 - April 2026 (3 years and 6 months)Paris, France
Contexte
Mission déroulé en deux phases :1- Assurer la continuité des services et préparer les nouveaux environnements techniquesmutualisées, pendant la période de rachat de HSBC banque de détail2- Renforcement du dispositif de conformité bancaire par la mise en place de pipelines cloud robustespour intégrer, contrôler et exposer les données de conformité (KYC, LCB-FT, BE) dans unenvironnement AWSTravaux réalisés.
- Lead technique de 2 consultants et référent technique pour les équipes offshores en Inde.
- Participation à une première phase de modernisation Data Platform orientée Databricks / Spark sur AWS dans le cadre du rapprochement des systèmes HSBC France.
- Développement et optimisation de pipelines Spark 3 pour traitements batch critiques et industrialisation Data Lake.
- Contribution aux choix d’architecture et à l’évolution des plateformes data cloud dans un contexte de restructuration et d’harmonisation des standards techniques.
- Mise en œuvre de pipelines ELT AWS Glue / Spark et orchestration Airflow sur les sujets conformité bancaire (KYC, LCB-FT, abus de marché).
- Conception de composants serverless AWS (Lambda + Python) et APIs REST pour intégration et exposition des données.
- Mise en place des bonnes pratiques DataOps : qualité des données, monitoring, gestion des rejets, CI/CD et observabilité.
- Contribution à l’architecture Data Platform et à l’industrialisation des traitements cloud.
Environnement technique.
Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, S3, Glue, RDS, Athena), Docker, TerraformData & Intégration : Spark, Scala, Python, Java, Databricks, architecture medaillon, unity catalog, Airflow, Spring web, mockito, OpenAPI, FlyWayDevOps & Monitoring : GitLab, Kibana, DataDog, Nexus, SonarQube - RATPCloud Data EngineerTRANSPORTATIONApril 2023 - June 2023 (2 months)Paris, France
Contexte
Projet de migration ETL visant à remplacer des traitements Talend par du code Python plus maintenable et performant, tout en préparant l'architecture cible des flux de données.Travaux réalisés
- Refonte des flux Talend en jobs Python performants.
- Participation à la conception de l'architecture cible de migration ETL.
- Optimisation des jobs existants et rationalisation des traitements.
- Développement de pipelines conformes au modèle en étoile.
- Collaboration avec les équipes projet sur les choix techniques.
- Contribution à la fiabilisation des traitements de données.
- Livrables : jobs Python, scripts de migration, documentation technique.
Environnement technique
Cloud & Infrastructure : AWS (S3, RDS, Athena), Snowflake, AirflowData & Intégration : Python 3.12, SnowSpark, TalendDevOps & Monitoring : GitLab, CloudWatch - Société GénéraleDéveloppeur Big DataBANKING AND INSURANCEAugust 2021 - September 2022 (1 year and 1 month)Paris, France
Contexte.
Projet MOSAIC (MOre Sécurity with Artificial intelegenCe), dédier à la lutte contre la fraude externe à l'aide des technologies Big Data et Machine LearningTravaux réalisés.
- Encadrement technique de 2 data engineer junior.
- Développement de pipelines data batch et streaming (Spark, Kafka, Spark Streaming)
- Transformation des données transactionnelles en datasets enrichis pour le machine learning
- Participation à l’industrialisation des pipelines ML (feature engineering, scoring)
- Migration de jobs Spark Python vers Scala et optimisation des performances
- Développement et amélioration des traitements existants
- Mise en place du monitoring et gestion des incidents en production
- Collaboration avec data scientists et équipes métier.
Environnement technique.
Big Data Infrastructure : Hadoop, Cloudera, HBase, HiveData & Intégration : Spark 2.4, Scala, Python, Kafka, Talend, Bash LinuxDevOps & Monitoring : Git, Jenkins, kibana, Cloudera Manager
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Education
- Mastère Spécialisé BI et AnalyticsEISTI2018Classé N° 1 des formations supérieures en BI et informatique décisionnel en France (source : - Gestion de projet décisionnel, BI en agile (scrum), V. - Concepts et outils ETL (SSIS, Informatica, DataStage)et DataViz(SAP BO, Qlik, Tableau, Power BI) - Gouvernance des données (MDM, qualité, RGPD etc...) - Technologies Big Data(Hadoop, HDFS, Spark, Scala, Hive...). - modèles de Maching learning
- Master informatique FondamentaleUY12013Algorithmes(Algorithmique, complexité algorithmique, algorithmes avancés) Génie logiciel Programmation(java SE, java EE, PHP, C/C++, Bash, HTML, CSS, Pascal, Mathlab) Base de données avancées Systèmes d'exploitation et réseau
Certifications
- AWS Certified Cloud PractitionerAmazon Web Services
- AWS Certified Data Engineer - AssociateAWS