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Expériences
- GatewatcherData engineerEDITION DE LOGICIELSavril 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 2 mois)Paris, FranceTravail sur la solution NDR de l'entreprise. (Analyse réseau vendu en SaaS et On Premise).Développement de la pipeline du produit:- Transition de la pipeline coeur Logstash vers Kafka- Uniformation du schéma de données du produit- Transition des traitements de données de Python vers Golang- Focus sur la scalabilité des moteurs de prédiction via orchestration Docker=> Performance multipliée par 10 de la solution. (Flux d'environ 1 giga/s de données en entrée traité par un unique serveur)Choix d'architecture et projet cohérent:- Focus sur la CI/CD via Gitlab.- Ecriture et implementation des Tests unitaire et fonctionnel via Gherkins (Behave, Godog, Pytest-bdd)- Mise en place de rolling release au lieu du cycle en V historique du produit=> Stabilité et cycle plus court de releaseOutils:- Kafka (installation, configuration, déploiement)- Elasticsearch- Postgresql / Clickhouse- Golang- Python- Gitlab CI/CD, Allure- Outil IA (Copilot, Claude Code)
- Evolving SystemsData EngineerEDITION DE LOGICIELSoctobre 2020 - décembre 2022 (2 ans et 2 mois)Grenoble, FranceDéveloppement du module de prédiction sur la plateforme de gestion de client d'opérateurs téléphoniques Evolution Outils:- Spark (Spark SQL, Spark-Streaming, Spark ML)- GCP (Dataproc, GCS, BigQuery, ...)- Scala- Python (Pyspark, Pandas)- Kafka, ElasticSearch- Jenkins, Git Taches:- Mise en cloud des données opérateurs téléphonique (Digicel Jamaica, Digicel Haiti)- Traitement et analyse du comportement des clients- Pipeline Extraction-Entraînement-Prédiction distribuée via Spark-Streaming- Mise a disposition des scores de prédiction via KPI orienté marketing POC:- Évaluation de prédiction via Réseau de Neurone vs Arbre de décision- Dimensionnement et optimisation de l'interface Kafka - Spark
- Phoenix-isiData EngineerEDITION DE LOGICIELSseptembre 2018 - octobre 2020 (2 ans et 1 mois)Île-de-France, FranceÉtude et prédiction du trafic routier urbain et péri-urbain de la métropole de Lyon et de la région Île-de-France Outils:- Spark (Spark SQL, Spark-Streaming)- Python (Pyspark, Pandas, Numpy, Jupyter)- ML (Pytorch, Tensorboard, LightGBM, Scikit-Learn)- GCP (VM, Bucket, Dataproc)- PostgreSQL- Git Taches:- Traitement de larges jeux de série temporelle en distribué- Étude des performances prédictives, analyse et visualisation des données- Implémentation d'algorithmes de deep learning tel que réseaux de neurones et RNN- Mise en place de serveurs Unix/clusters de calcul POC:- Création d'outils de clustering pour des séries temporelles (K-Means avec métrique custo)- Remplacement de Dataproc via Terraform- Mise en place d'une stack Kafka
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Formations
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