Bienvenue sur le profil Malt de Loic !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Lyon, France
- Peut travailler dans vos locaux à
-
- Lyon et 20km autour
- Lyon et 50km autour
- Clermont-Ferrand et 10km autour
- Montpellier et 10km autour
- Paris et 50km autour
Préférences
- Durée de mission
-
- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
- Secteur d'activité
-
- Conseil & audit
- Edition de logiciels
- Taille d'entreprise
-
- 50 - 249 personnes
- 250 - 999 personnes
- 1000 - 4999 personnes
Vérifications
Charte du freelance Malt signée
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Influence
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Langues
Catégories
Compétences (20)
- Cloud
-
Débutant Intermédiaire Confirmé2
-
- IT automation
-
1
-
- Methodologies
-
Débutant Intermédiaire Confirmé3
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
- Databases
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
Loic en quelques mots
Data Engineer depuis plus de 4 ans, Loïc est passionné par la technique et les méthodes agiles.
De développeur Java/python à ingénieur DevOps, en passant par du conseil sur la mise en place de solutions de stockage et d’intégration de données, il est intervenu sur des sujets très variés.
Ces dernières années, il a développé une profonde connaissance sur les outils et les méthodologies Craft autour de la donnée.
Je peux vous accompagner sur :
- Formation sur le metier du Data Engineer : Relationnelles , NoSql , Bases Distribuées , Batch , Streaming ...
- Les bonnes pratiques de développement: Clean code , Testing , SOLID , Python , Java.
- Integration de gros volumes de données : Spark , Mapreduce , Hadoop, Glue , Pandas
- Stockage des données NOSQL , Relationnel, cache : Cockroach, Presto, Postgres , Parquet , S3 , RDS , Mysql , MongoDB...
- Conception d'une solution de monitoring : Elasticsearch , Logstash , Kibana
- Développement et Architecture Cloud : AWS , S3 , Glue , EMR
- Integration continue et automatisation : Devops , Ansible , Terraform , Bash , Jenkins , Gitlab Ci , Docker
- Pratiques Agiles : Scrum , Kanban , Story Map
De développeur Java/python à ingénieur DevOps, en passant par du conseil sur la mise en place de solutions de stockage et d’intégration de données, il est intervenu sur des sujets très variés.
Ces dernières années, il a développé une profonde connaissance sur les outils et les méthodologies Craft autour de la donnée.
Je peux vous accompagner sur :
- Formation sur le metier du Data Engineer : Relationnelles , NoSql , Bases Distribuées , Batch , Streaming ...
- Les bonnes pratiques de développement: Clean code , Testing , SOLID , Python , Java.
- Integration de gros volumes de données : Spark , Mapreduce , Hadoop, Glue , Pandas
- Stockage des données NOSQL , Relationnel, cache : Cockroach, Presto, Postgres , Parquet , S3 , RDS , Mysql , MongoDB...
- Conception d'une solution de monitoring : Elasticsearch , Logstash , Kibana
- Développement et Architecture Cloud : AWS , S3 , Glue , EMR
- Integration continue et automatisation : Devops , Ansible , Terraform , Bash , Jenkins , Gitlab Ci , Docker
- Pratiques Agiles : Scrum , Kanban , Story Map
Expériences
billy
Divertissements & loisirs
Backend developpeur - En tant que freelance
Billy est une billetterie web3.0, pendant ma mission j'ai participé au développement de la plateforme du marché secondaire. (Revente de billet + achat de ces derniers)
+ Développement coté api de la mise en vente du ticket
+ Transfer du ticket à la fois coté web2.0 et web3.0(tezos)
+ Envoie de mail, confirmation de vente et d'achat
+ Développement coté api de la mise en vente du ticket
+ Transfer du ticket à la fois coté web2.0 et web3.0(tezos)
+ Envoie de mail, confirmation de vente et d'achat
Quantmetry - Quantmetry
Conseil & audit
Data Engineer - En tant que freelance
- Migration vers Terraform
- Restructuration des pipelines d'intégrations
- Mise en place d'un ETL pour des données IOT
- Acquisition sur s3
- Transformation de la donnée brute via Lambda Python
- Chargement de la donnée transformée dans rds Postgres et s3 sous format parquet
- Exposition de la donnée à travers Athena pour les datascientists et Tableau pour le métier
- Restructuration des pipelines d'intégrations
- Mise en place d'un ETL pour des données IOT
- Acquisition sur s3
- Transformation de la donnée brute via Lambda Python
- Chargement de la donnée transformée dans rds Postgres et s3 sous format parquet
- Exposition de la donnée à travers Athena pour les datascientists et Tableau pour le métier
Dila
Secteur public & collectivités
Backend Engineer
- Construction d'une brique de chiffrement pour les données utilisateurs
- Développement d'une couche scan anti virus
- Passage au pattern event sourcing
- Développement d'une couche scan anti virus
- Passage au pattern event sourcing
Dila
Secteur public & collectivités
Cloud Engineer
Conception de l'infra DILE : Une démarche en ligne qui permet aux citoyens européens éligibles de s'inscrire sur les listes électorales de leurs communes.
En détails :
- Industrialisation des pipelines via gitlab CI/CD
- Création de review-app (environnement héphémère) sur Heroku et Outscale
- Conception d'un environnement cible pour la production dans une région secnumCloud chez Outscale
En détails :
- Industrialisation des pipelines via gitlab CI/CD
- Création de review-app (environnement héphémère) sur Heroku et Outscale
- Conception d'un environnement cible pour la production dans une région secnumCloud chez Outscale
ENGIE - Engie
Energie
Data engineer
La CPCU enclenche une modernisation de son Système d'information et s’oriente vers le Cloud. Elle souhaite se munir d’un Datalake qui lui ouvrira les leviers sur des nouveaux usages autour de la donnée.
Notre équipe avait pour mission de mettre en place le Datalake sur du cloud AWS. Du design de l’architecture à l'implémentation des différentes briques on a construit une plateforme industrialisée qui répond à différentes exigences de la CPCU
- Intégration de données timeseries avec une phase de normalisation et de nettoyage avant un stockage au format colonnes.
- Enrichissement de la donnée avec des données de contexte et d'algorithmes spécifiques aux différents besoins métiers.
- Mise à disposition des données avec des API.
- Mise à disposition des données pour la Business Intelligence.
- Réalisation de modèles Data Sciences pour la détection des valeurs aberrantes.
Avec un rôle de Data Engineer j’avais comme responsabilités :
- Accompagner l'équipe technique sur les bonnes pratiques de développement et d'intégration continue.
- Dessiner l’architecture de la solution et son évolution.
- Développer activement les différentes briques du projet.
- Accompagner le client pour apporter la solution la plus adaptée à chaque problématique.
- Être garant de la méthodologie agile.
Notre équipe avait pour mission de mettre en place le Datalake sur du cloud AWS. Du design de l’architecture à l'implémentation des différentes briques on a construit une plateforme industrialisée qui répond à différentes exigences de la CPCU
- Intégration de données timeseries avec une phase de normalisation et de nettoyage avant un stockage au format colonnes.
- Enrichissement de la donnée avec des données de contexte et d'algorithmes spécifiques aux différents besoins métiers.
- Mise à disposition des données avec des API.
- Mise à disposition des données pour la Business Intelligence.
- Réalisation de modèles Data Sciences pour la détection des valeurs aberrantes.
Avec un rôle de Data Engineer j’avais comme responsabilités :
- Accompagner l'équipe technique sur les bonnes pratiques de développement et d'intégration continue.
- Dessiner l’architecture de la solution et son évolution.
- Développer activement les différentes briques du projet.
- Accompagner le client pour apporter la solution la plus adaptée à chaque problématique.
- Être garant de la méthodologie agile.
OCTO Technology - ACCENTURE ORGANISATION
Conseil & audit
Data Engineer
R&D: sur les bases de données transactionnelles et distribuées
Développement d'un "use case" de type e-commerce, pour benchmarker les bases : Cockroach, Spanner et FaunaDB
En détails :
- Etudier et tester des bases de données transactionnelles et distribuées
- Mise en place d'un scénario de test de type e-commerce
- Déploiement des scénarios de test (injecteurs) dans k8s
- Automatisation de la création d'infrastructure sous Terraform + Ansible
Développement d'un "use case" de type e-commerce, pour benchmarker les bases : Cockroach, Spanner et FaunaDB
En détails :
- Etudier et tester des bases de données transactionnelles et distribuées
- Mise en place d'un scénario de test de type e-commerce
- Déploiement des scénarios de test (injecteurs) dans k8s
- Automatisation de la création d'infrastructure sous Terraform + Ansible
2 recommandations externes
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