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Richy Ngami

data engineer

Paris, France

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Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Zone d'activité
Recherche des missions à Paris et 20km autour
Compétences
Recherche des missions en Big Data, Scala, Spark
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois
Taille d'entreprise
Recherche des entreprises de 1 personne, 2 - 10 personnes, 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes et 2 autres

Richy en quelques mots

Data engineer depuis plus de 3 ans, j'ai pu développer mon expertise autour de la valorisation de la data dans le domaine de l'industrie, la finance et la banque.
J'intervenais sur les différentes phases de cycle de vie des projets : Conception, architecture, développement, industrialisation et maintenance évolutive.

Mon expertise de la data tourne autour de :
- L'analyse et la modélisation des données
- La collecte des données en mode batch (Spark), en mode streaming (spark Streaming, apache Storm) depuis kafka
- L'intégration des données dans le data lake (Hdfs, Hive, Hbase, Elasticsearch)
- Transformation de la data en valeur métier
- La gestion et l’automatisation des flux de données de différents sources sur Nifi
- L'ordonnancement des flux d’exécution (job spark, HiveQL) sur Oozie et Control-M
- La supervision applicatives
... etc

N’hésitez pas à consulter mon profil pour apprendre plus de mes expériences et de mes compétences. Aussi je serai ravi de discuter avec vous sur vos projets et vos besoins.
Mon tarif peut être négociable selon la mission.

Actuellement en mission, je serai disponible 01 mois après la validation de la prochaine mission.

Expériences

octobre 2018 - Aujourd'hui | Fontenay-sous-Bois, France

Banque & assurances

Société Générale

Data Engineer

Synthèse : Traitement et alimentation des données digital et agence pour le pilotage
des activités agence, marketing et produit.

Réalisations :
- Analyse, modélisation des données et calcul distribué d’indicateur de performances
marketing
- Collecte des données digital BDDF (Données Online, Parcours client sur
le web, etc) en mode streaming et batch vers le data lake
- Création des fiches control-m pour la mise en place de chaine d’automatisation
de traitements
- Gestion et automatisation des flux de données sur Nifi
- Ordonnancement des flux d’exécution (job spark, HiveQL) sur Oozie
- Maintenance et évolution applicative
- Review code / Best practices

Méthodologie : Agile
janvier 2018 - septembre 2018 | Saint-Ouen, France

Secteur public & collectivités

Ministère des finances

Data engineer

Synthèse : Mise en place du data lake Hadoop, développement des solutions d’intégration, de sauvegarde et de traitement des données.

Réalisations :
- Collecte de données batch et streaming et intégration dans le data lake
- Développement d’un module d’authentification de webservice street et exchanges
- Développement d’un module de métrologie des données venant de Hbase, Hive et fichiers log.
- Intégration des données dans Hive, Hbase et Janus.
- Mise en place de producer de messages vers des topics kafka

Méthodologie : Agile
janvier 2016 - décembre 2017 | Nanterre, France

Industrie matières premières

Veolia Eau

Data Engineer

Synthèse : Développer et maintenir des applications permettant la collecte, l’intégration, le stockage, et le traitement des données compteurs depuis des points de service.

Réalisations :
- Collecte des données compteurs, traitement et intégration dans le data lake
- Maintenance et évolution de l’application de visualisation dataviz, du webservice rest
- Test, intégration et déploiement des solutions sur différents environnements (Dev, Recette, Pré-Production, Production) via une plateforme d’intégration continue (Bitbucket, Jenkins, Nexus, XL Deploy)
- Indexation du contenu (données brutes compteurs) dans elasticsearch et visualisation dans kibana
- Gestion de la base de données SQL SERVER
- Migration des eventframes de PI AF vers SQL SERVER
- Supervision des serveurs et des applications avec Zabbix
- Gestion des logs avec Log insight

Méthodologie : Agile

Recommandations externes

Formations

Langues

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