À propos de Diallo
Français
Bilingue ou natif
Expériences
- SNCFConsultant big dataTRANSPORTSmars 2018 - Aujourd'hui (8 ans et 3 mois)Stade de France, Saint-Denis, FranceProgramme BDT : Migration des applications BDV, BDT, BDI et BDRRôle : Lead DevObjectifs : Participation aux ateliers de réversibilités Passives / Actives. Migration des applications développées en Hql sur HDI vers AKS en Spark Scala. Développement des DAGs AirFlow pour l’orchestration des traitements. Développement des pipelines ADF pour l’équipe DataViz. Rédaction de la documentation technico-fonctionnelle. Correction des anomalies sur les applications Hql en GEN1. Organisation des ateliers de montées en compétences et amélioration continue.Autres missions au sein du groupe SNCFProjet-1 : BREHAT INCIDENT / BREHAT Mobilité Développement d’un job Spark pour parser les données au format XML en format CSV et les ingérer dans une baserelationnelle Développement de tests unitaires Développement des procédures stockées en SQL pour l’update des tables Rédaction de la documentation technique et fonctionnelleProjet-2 : PSS (Programme Surveillance et Supervision) Développement d’un job Spark pour aplatir les metadata au format XML et les ingérer dans une base relationnelle Développement de tests unitaires Développement des procédures stockées en SQL pour l’update des tables Développement d’un Dashboard QlikSense pour la visualization Rédaction de la documentation technique et fonctionnelleProjet-3 : Zettanium Développement d’un job Spark pour le calcul des indicateurs sur les passages/validations et fraudes dans lesgares Développement de tests unitaires Création de job Ansible pour l’automatisation de l’environnement de production Rédaction documentation technique et fonctionnelleProjet-4 : SQCD (direction SNCF Matériel) / MRT (direction SNCF Mobilité) Développement des pipelines ADF de copie de données depuis le BlobStorage / DataLakeStore / Data Warehousevers la base SQL Développement des procédures stockées en T-SQL Rédaction documentation utilisateur Formation des métiers pour la prise en main de l’outil ADF Déploiement en environnement de productionProjet-5 : DSMAT (Maintenance prédictive des trains) Développement de jobs Spark pour le calcul des indicateurs (durées de vie des trains) Développement d’un job python pour le calcul des paramètres Weibull (lois de survies) Développement de tests unitaires et d’intégration Optimisation des traitements Spark Rédaction documentation applicative Déploiement en environnement de production Méthode Agile ScrumProjet-6 : NAOMI Développement de jobs Spark pour parser les fichiers JSON en parquet et calculer des indicateurs sur les voyagesdes passagers, les tickets, les cartes d’abandonnent, les options Développement de tests unitaires Optimisation des traitements Spark pour réduire le temps de traitement Mise à disposition des données à l’équipe Talend Rédaction documentation applicativeIT NOVEM - Data Engineer Spark Scala/Python – 03/2018 – 08/2021Alpha DIALLO [email protected] +33(0) 7 81 42 81 27Projet-7 : QsExpert Recette des données de l’application QsExpert au format CSV / JSON / ORC Proposition d’un plan de recette aux métiers Développement d’un template Notebook Databricks pour l’automatisation de la recette Création / validation des campagnes de recettes et d’itérations dans SquashS
- CGIConsultant Big Dataavril 2016 - Aujourd'hui (10 ans et 2 mois)La Défense, FranceAyant une forte passion pour la Data Actuellement je travaille avec plusieurs technologies et outils Big Data : Spark, Hive, Impala, Hue, sqoop, flume, Nifi, kafka, UNIX Shell, scala, Python, Java...
- OrangeConsultant BIG DATA / BITÉLÉCOMMUNICATIONSnovembre 2015 - août 2016 (10 mois)Orange Erable est un projet Big data qui a pour but de collecter et transformer des données en temps réelen utilisant des technologies Big Data. Rédaction d’un cahier de spécifications technico-fonctionnelles Rédaction d’un document de validation des tests pour la VABF (vérification d’aptitude au bon fonctionnement) Contribution à la mise en place de l’architecture du POC Prise de connaissance de l’écosystème Hadoop avec la distribution Hortonworks Proposition d’un workflow git à l’équipe de développement Développement de connecteurs (consommateur & producteur Kafka) Développement d’un job Spark permettant de transformer les données brutes en données raffinées Implémentation des connecteurs dans le serveur Kafka Connect Implémentation des tests unitaires Compilation et correction de la qualité du code source du projet avec les outils Jenkins et Sonar Implémentation des tests d’intégration
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