Mohamed Chambah

big data engineer

Paris, France

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Déplacement
Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Zone d'activité
Recherche des missions à Bezons et 100km autour
Durée de mission
Recherche des missions entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois
Taille d'entreprise
Recherche des entreprises de 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes, 1000 - 4999 personnes, ≥ 5000 personnes

Mohamed en quelques mots

Experienced Data Engineer with a demonstrated history of working in Telecom and Finance. Skilled in Distributed Systems, Big Data technologies(Spark & Scala, Hadoop, Oozie, Hive, Talend, Splunk).
Active, motivatied, a good team player with excellent communicational skills in French, English and Arabic.

Expériences

août 2015 - février 2016 | Marseille, France

Commerce de détail

Ipsylon

Développeur Python

 Développement d’une application pour borne interactive (pour magasins GMS)
 Développement d’une application Web Embarqué pour Admin
 Élaboration de cahier de charge
 Spécification de la liste exhaustive des fonctionnalités
 Conception et élaboration du diagramme de classes
 Génération du modèle physique de données
 Développement d’un moteur de recherche Whoosh pour l’indexation des éléments de la base de données afin d’optimiser la performance des recherches utilisateurs
 Développement d’un module de génération automatique de l’image de la promotion
 Développement des interfaces web pour la visualisation graphique des données
janvier 2017 - juin 2017 | Paris, France

Télécommunications

Orange

Big Data Engineer

Big Data Engineer
Orange DSI Centre de Compétence Business Intelligence
 Projet CEM (Customer Experience Management)
 Observation des données de trafic et d’usage
 Mise en place des Data Marts CRM pour les plates-formes de calculs d’indicateurs de connaissance client, inductifs et statistiques, pour l’internet mobile
 Architecture des flux d’alimentation (ETL) avec Hive Query Language
 Développement d’algorithmes pour l’agrégation des indicateurs business
 Développement des fonctions spécifiques en Java et Python pour Hive (UDF, UDAF)
 Élaboration d’indicateurs prédictifs de la satisfaction du client mobile
 Analyse et optimisation de la volumétrie des données
juillet 2017 - Aujourd'hui | Fontenay-sous-Bois, France

Banque & assurances

Société Générale

Big Data Engineer

Projet RO3C (Reporting Opérationnel Commercial et Culture Client)

 Conception et mise en œuvre bout en bout de la chaîne « BIG DATA » des données de centres d’appels :
 Ingestion via Talend de données sources Infomart (Bdd Genesys historisant les appels du centre de contacts) pour les stocker dans Hadoop
 Mise en forme et transformation des données (mode distribué des traitements)
 Traitements de calcul d’indicateurs
 Transfert de données Hadoop Vers Teradata
 Participation à la mise en place de visualisations de données (indicateurs Microstrategy)
 Maintenance et Expertise :
 Débogage des traitements distribués et algorithmes
 Optimisation de la performance des traitements
 Optimisation des temps de traitements de transfert
 Suivi et Maintenance de la Production
 Maintenabilité́ d’applications en Production
 Intervention sur la production à chaud via un accès GoProd
 Accompagnement dans la phase de monté en compétences sur des Projets / Outils
 Contribution et avis sur les problèmes de traitements data
 Contribution à l’évolution des standards de travail
 Support conseil métier pour l'expression des besoins
 Méthodologie : Méthodes agiles (Scrum)
 Cérémonies pour le suivi d’avancement (Daily, Sprint planning, Sprint review …)
 Domaine Fonctionnel :
 Activité́ bancaire en ligne (Prêt, Crédits, Assurance) – Marketing de la banque de détails de France
 Centre d'appels (call center)

Projet Interface de Contact avec les Clients Particuliers

 Collecte des données dans le Data Lake
 Mise en place des workflows Oozie
 Création des jobs Spark pour les traitements
 Stockage des données dans HIVE
 Création des Dahboards CRC (Commercial /Relation Client) sur Splunk et Kibana basés sur les logs Web et Genesys déversés dans le Big Data (HDFS)
 Configurer Splunk pour créer des index pointant sur des tables Hive et des fichiers HDFS

Recommandations externes

Certifications

Langues

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