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Mouad Bounabi

data engineer 🥇

Peut se déplacer à Paris, Mulhouse, Paris, Massy

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Mouad.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux Ă 
  • Paris et 50km autour
  • Mulhouse et 15km autour
  • Paris et 100km autour
  • Massy et 100km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Agence & SSII
  • Architecture & urbanisme
  • Arts & artisanat
  • Associatif et syndical
  • E-commerce
+6 autres
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
+1 autres

VĂ©rifications

Langues

Catégories

CompĂ©tences (15)

Mouad en quelques mots

Dans un environnement Big data
composé de technologies telles que
Scala, Hadoop, Spark, Kafka, Kafka Streams, j’ai développé
des compétences data dans un
contexte d’analyse de données en
streaming Ă  l'aide d'une panoplie de technologie.

Expériences

carrefour - Carrefour

Grande distribution

Data Engineer

septembre 2018 - septembre 2020 (1 an et 11 mois)

DEVOTEAM - DEVOTEAM

Agence & SSII

Data engineer

Levallois-Perret, France

février 2018 - août 2018 (6 mois)

Automatisation et déploiement de la plateforme Hadoop HortonWorks via Ansible en haute disponibilité (HA). Traitement de flux de données en streaming avec Kafka streams et Spark.
Responsabilités :
- Conception et mise en place de l’architecture de l’infrastructure de données - Mise en place d'une plateforme distribués et création d'un processus d'automatisation au déploiement. La solution Ansible a été utilisée afin de faciliter le déploiement de l’infrastructure. - Dimensionnement et mise en place d'une infrastructure hautement disponible afin de pouvoir travailler et tester les principes de mise à jour à chaud et déploiement continu. - Conception et développement d’application Kafka Streams pour ETL et Analytics. - Conception et développement d’un Générateur de flux de données en streaming grâce à un l’API Producer de Kafka. - Conception et entrainement et test de modéles de machine learning (Spark Mllib)

1 recommandation externe

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Formations