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Wael Hilati

senior data engineer

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Wael.
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Localisation et déplacement

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

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait :
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Préfèrerait éviter:
≤ 1 semaine
Secteur d'activité
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Banque & assurances
  • Energie
  • Logistique & Supply Chain
  • Transports
+1 autres

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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E-mail vérifié

Langues

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Catégories

Compétences (25)

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

Wael en quelques mots

Data engineer, j'ai une forte expertise dans le développement de projets BigData.

J'ai conduit et assisté de nombreux dans le domaine du transport, de la banque et de l'énergie.

je m’intéresse à\au :

La programmation fonctionnelle / asynchrone réactive (Scala , Akka , Rx ...)
Les architectures distribuées et BigData (Spark , Hadoop , Kafka...)
Machine learning(SparkML, Scikit-learn, Deep learning, Reinforcement Learning)
Devops(Ansible, Jenkins, Docker, CI/CD)

Expériences

Société Générale - Société Générale

Banque & assurances

Data engineer

Paris, France

juin 2021 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)

1) Ingestion et traitement de données massives du groupe.
2) Conception et développement des jobs Spark pour l’enrichissement et l’agrégation des données qui représentent les contrats du groupe.
3) Calcul des KPI fonctionnels pour aider la direction de faire ces décisions envers leurs dossiers clients.
Apache Spark Scala Hadoop Apache Kafka Hive Ansible Jenkins Python

Pôle emploi - Pôle emploi

Secteur public & collectivités

Data engineer  - En tant que freelance

Paris, France

juin 2020 - juin 2021 (1 an)

1) Conception et développement des pipelines d’ingestion de données en vue de tirer des conclusions sur l’assurance chômage et pour pouvoir conseiller les différents syndicats.
2) Conception d’un pipeline d’analyse sentimentale et de classification des utilisateurs
Spark Scala PySpark Cloudera hadoop sqoop Maven sbt

Recommandations externes

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Formations

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