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Soufiane Taabani

cloud data engineer

Peut se déplacer à Paris, Paris

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

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 30km autour

Préférences

Durée de mission
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • Conseil & audit
  • Divertissements & loisirs
  • E-commerce
+6 autres

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Influence

Langues

Catégories

Compétences (21)

  • BigData
  • Databases
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Soufiane en quelques mots

Consultant informatique technique, spécialisé dans le data engineering ( Certifié en BigData : Infrastructure, Stockage noSQL et Data science) et le QA automation ( certifié ISTQB ), riche de trois ans d’expérience dans le secteur bancaire, le spatial et l'automobile.

Expériences

standard chartered bank

Banque & assurances

Cloud Data Engineer

Boulogne-Billancourt, France

mars 2020 - Aujourd'hui (2 ans et 3 mois)

La stack technique :
- Python 3 : Pandas, Numpy, Requests, Flask, Reportlab, Psycopg2 ...
- AWS : Lambda, API gateway, S3, EC2, CloudWatch, SES, Athena ...
- Docker
- Kafka
- ELK

Alliance Renault-Nissan-Mitsubishi

Automobile

Data engineer

Paris, France

octobre 2019 - Aujourd'hui (2 ans et 9 mois)

Stack technique :

- Python
- Jenkins
- SOAP UI
- Jira, XRay
- ssh, Redis, Rabbit MQ
- Groovy
- Web services REST/SOAP
- Git
- Unix
- Bases de données SQL/NoSQL
- XML / JSON / XPath / JsonPath

BPCE - BPCE

Banque & assurances

Data analyst

Paris, France

mai 2018 - septembre 2019 (1 an et 4 mois)

Le projet :
- Le calcul de la probabilité des risques de crédit dans le cadre des normes de BALE II.
- Migration et Fusion des SI de la banque populaire.

La mission :
- Importation des flux depuis la plateforme hadoop mutualisée.
- Traitement et analyse des flux sur Jupyter avec Python 3 ( Pandas, numpy…)
- Création des tables Hive
- S’assurer de la qualité des données intégrées dans les bases de données Scripting SQL
- Supervision du cluster hadoop avec Ambari
- Automatisation de l’intégration des flux mensuels par du scripting shell.
- Rédaction des rapports d'analyse.
- Reporting auprès des membres de l’équipe projet
- Echange avec les experts métier

Méthodologies : Agile

Outils : Python, SQL DBX, Jupyter, Linux, Shell, TeraData Sql assistant, Putty, Hive, Ambari, Toad for
oracle, Squash, Package MS Office, Jira, confluence, Winscp, hadoop, hdfs …

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