Bienvenue sur le profil Malt de Adrien !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Paris, France
- Peut travailler dans vos locaux à
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- Paris et 50km autour
Préférences
- Durée de mission
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- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
Vérifications
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Catégories
Compétences (29)
- BigData
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- Databases
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Adrien en quelques mots
Manager et challenger une équipe sur des problématiques Big Data est ce que j’apprécie dans ce merveilleux métier et me permettra de transmettre mon dynamisme, mon expérience, ma force de proposition et mes compétences afin de répondre à vos attentes.
Expériences
Société Générale - Société Générale
Banque & assurances
Tech Leader Big Data
- Equipe de 12 Data Engineer.
- Fonctionnement sous forme de Sprint de 2 semaines.
- Animation des Daily Dev Meeting.
- Recueil/Analyse des besoins et chiffrage des solutions
- Planification et distribution des tâches
Mise en place de solutions Big Data pour la direction Risque Opérationnel et Contrôle Interne de niveau 1 et 2
- Développement complet de la CI/CD
- Collecte, Stockage et Transformation de Golden Sources (70 Flux journaliers)
- Mise en place d’une solution de Data Quality afin de garantir l’étanchéité entre les sources et le Lake
- Conception et mise en production d’un Framework « Data Monitoring » permettant de suivre/statuer les différentes pipelines.
- Conception et mise en production d’un pipeline de streaming pour l'ingestion en temps réel d'événements provenant d’une IHM sur le Lake.
- Conception et mise en production d'un Framework « Data Versioning ». Utilisé pour historiser les données, prenant en compte l’évolution des structures.
- Migration de Data Lake Hortonworks vers Cloudera.
- Conception et mise en production d’un Framework « Data Audit » permettant une comparaison précise entre deux tables provenant de sources diverses et variées. Utilisé pour générer un Delta sur un flux stock et comme outil de Non-Régression
- Conception et mise en production d’un Framework « Data Table Manager ». Outil générique permettant de créer, transformer, déplacer des données depuis des sources diverses et variées.
- Conception et mise en production d’un Framework « Data UV2KV » permettant de rendre accessible les données agrégées du Lake via une API REST.
- Création et maintient de Clusters Presto / Trino gérés par une API REST Swagger
1 recommandation externe
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