Bienvenue sur le profil Malt de Soufiane !
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- Localisation
- Paris, France
- Peut travailler dans vos locaux à
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- Paris et 50km autour
- Paris et 30km autour
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- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
- Secteur d'activité
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- Automobile
- Banque & assurances
- Conseil & audit
- Divertissements & loisirs
- E-commerce
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Compétences (21)
- BigData
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- Databases
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Débutant Intermédiaire Confirmé
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Débutant Intermédiaire Confirmé
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Débutant Intermédiaire Confirmé
- Data Science
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- Frameworks
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- Testing
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Débutant Intermédiaire Confirmé
- Operating system
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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
La stack technique :
- Python 3 : Pandas, Numpy, Requests, Flask, Reportlab, Psycopg2 ...
- AWS : Lambda, API gateway, S3, EC2, CloudWatch, SES, Athena ...
- Docker
- Kafka
- ELK
- 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
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
- 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
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 …
- 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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