About Zaid
Spécialiste Big Data, Zaid accompagne les entreprises dans la construction de stratégies Big Data disruptives activables. Fort d’un doctorat en « Mathématiques Appliquées » et expérimenté sur l’industrialisation de composants logiciels Big Data, il attache une attention particulière à la conception et au développement. Force de proposition et ayant acquis une solide expérience sur des problématiques Data & Développement logiciel, son sens du service toujours orienté utilisateurs lui permet d’intervenir sur des projets Big Data impliquant différentes problématiques : Architecture Big Data ; Déploiement de composants logiciels ; Data Integration; Data processing; Data Management ; Data Science; Qualité de données, ….
French
Native or bilingual
Can work on-site
Chevilly-Larue (up to 50km)
Experience
- DGDDI – Direction générale des Douanes et Droits IndirectesLead techniques Data Science et data engineeringPUBLIC SECTORSeptember 2020 - Today (5 years and 9 months)Paris, France• Identification et analyse de besoin métiers• Conception applicative des uses cases• Définition et chiffrage d’user story/ taches• Suivie de l’équipe de développement• Animation des ateliers de Pair-Programming• Recherche algorithmique sur la méthode fuzzy- matching• Définition des maquettes des interfaces d’aide à la décision• Mise en place des tests unitaires et non régression dans les modules de l’application• Travailler en organisation Agile : sprint planning, daily, weekly, ateliers rétrospectifs, etc• Assistance à la mise en production de deux cas d’usage
- ACOSS – Agence Centrale des Organismes de Sécurité SocialeConsultant Big DataPUBLIC SECTORMarch 2018 - August 2020 (2 years and 6 months)Montreuil, France• Cadrage et animation des réflexions stratégiques sur la définition des use case• Chargement des données dans le Data lake (cloudera, Horton) avec sqoop• Ordonnancer le lancement les jobs de collecte et d’alimentation du DataLake avec Oozie• Automatisation de la création et de lancement des scripts Hive et Oozie avec python• Développement des indicateurs de qualité sous pyspark• Préparation d’un environnement de développement pour les data Engineer• Formation pySpark pour l’équipe de développement• Mise en œuvre des cas tests des composants de l’architectures big data• Configuration et tests d’ordonnancement de jobs dans Oozie• Mise en production des projets métiers en utilisant des outils DevOps (jenkins, Docker, ansible, …)• Gestion des habilitations et des droits d’accès aux données avec Ranger
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