Jonathan Ndamba

Participation au développements de la GCP Data Platform de l'équipe IT Europe CRM

Mission au sein de l'équipe IT Europe CRM pour développer:

° les flux d'ingestion des données

° les flux d'exposition des données

° le calcul des KPI et des segmentations

° Pipeline d'ingestion, de transformation & d'exposition

° Documentation Techniques

° Scripts de déploiements

Environnement :

° Google Cloud Platform

° Sql

° Python

° Terraform

° CICD

° Bash

° FastApi

° Décisionnel - Business Intelligence

° Temps Réel

° Domaines fonctionnels

° CRM - Gestion de la relation client

° Anglais

Dans le cadre d'un projet de refonte de toute la chaîne décisionnelle du groupe E-voyageurs, j'accompagne Oui.sncf dans la migration d'un datalake on premise a un datalake sur AWS. L'objectif et le challenge de ce projet est de sortir du socle historique on-premise afin de mettre en œuvre une nouvelle plateforme plus agile et plus innovante en s'appuyant sur les services qu'offre le cloud.

Mission :

° Développement et conception de code élégant et simple pour des architectures et des applications performantes, fiables et maintenables.

° Mise en place et maintenance de la chaîne CI/CD.

° Conception d'infrastructure as code déployable de la stack en CI/CD.

° Développement de script/module python pour le déclenchement d'event via AWS Lambda.

° Mise en place de test et de coverage sur l'ensemble de l'architecture logicielle.

° Implémentation et maintenance de code Kafka.

° Création et gestion de solution de stockage sur AWS (S3 et Dynamo).

° Designing et déploiement de la stack en Typescript (Back-end) cloudformation & CDK

° Développement dans un environnement agile

° Mise en place et maintenance d'une api via AWS Api Gateway, pour la gestion d'accès et données et ressources des collaborateurs.

Environnement : AWS(S3, Gateway, secret manager, IAM, Dynamo, CDK), Python, Kafka, Typescript, Pytest, Gitlab, Windows, IntelliJ, Vscode, Docker, Kubernetes

Accompagnement de clients dans la mise en place de leur stratégie marketing data driven, ces étapes comportent l'acheminement des données dans le datalake interne (Cloud composer | Airflow /Cloud Storage) puis la mise à disposition de ces dernières dans le data warehouse (Bigquery) suivi du nettoyage des données (Dataproc/Spark) et enfin l'analyse des données et leur modélisation (AI platform)

Missions :

o Définir un pipeline d'ingestion de données à l'aide d'un ETL/DAG (Airflow) et nettoyer des données

o Déployer des outils de visualisation à l'aide de Streamlit et App Engine (GCP) pour l'aide à la prise de décision

o Mettre en place un marketing mix modeling avec une méthodologie économétrique combinée à une régression bayésienne

o Déployer la solution packagée en CI pour l'automatisation des différentes tâches du marketing mix modeling

o Définir un market basis analysis pour l'optimisation de campagne promotionnelle

o Former les clients aux différentes méthodes de data science et MLops

o Implémenter des tests unitaires avec pytest et la méthodologie TDD

o Mettre en place des best practices au sein de l'équipe data science et code review o Rédiger la documentation à l'aide de Sphinx

Environnement: GCP, Windows/Linux, GitLab CI, Python, Spark, Git, SKlearn, pandas, Dask, pytest Github, VBA, EXCEL