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Exemple des missions de Toky,
freelance APACHE HBASE habitant Paris (75)

  • Data / Cloud Engineer

    Département ITIM, SOCLE Service ARCHITECTURE BIG DATA
    Jan 2019 - Jan 2020

    Migration en mode hybride de l’infrastructure physique big data vers le cloud
    public
     Définition du périmètre des services AWS nécessaire pour cette migration
     Définition du catalogue de service pour les différents cas d’usage sur la plateforme :
    Traitement au fil de l’eau
    Traitement par lot
    Traitement nécessitant un calcul d’analyse
    Stockage des données
     Définitions de l’architecture d’accès au cloud public depuis les datacenter SG
     Rédactions des différents types de profil d’accès aux infrastructures du cloud public
    ainsi que leurs périmètres d’actions ainsi que leurs droits (transformer cette
    rédaction en un ensemble d’AWS config rules )
     Début de la mise en place des profils et des droits grâce aux outils ‘accès et de
    gestion de droit fournit par le cloud public
     Les Technologies :
    Env AWS gestion des droits : IAM, security Groups, NACL, aws Config …
    Env AWS stockage : S3, RDS, DynamoDB, EMR
    Env AWS analytics : Sagemaker
    Env AWS Streamning : Kinesis data stream
    Migration en mode hybride de l’infrastructure physique big data vers le cloud
    public
     Définition du périmètre des services AWS nécessaire pour cette migration
     Définition du catalogue de service pour les différents cas d’usage sur la plateforme :
    Traitement au fil de l’eau
    Traitement par lot
    Traitement nécessitant un calcul d’analyse
    Stockage des données
     Définitions de l’architecture d’accès au cloud public depuis les datacenter SG
     Rédactions des différents types de profil d’accès aux infrastructures du cloud public
    ainsi que leurs périmètres d’actions ainsi que leurs droits (transformer cette
    rédaction en un ensemble d’AWS config rules )
     Début de la mise en place des profils et des droits grâce aux outils ‘accès et de
    gestion de droit fournit par le cloud public

  • Data / Cloud Engineer

    SOCIETE GENERALE (Département ITIM, SOCLE Service ARCHITECTURE BIG DATA
    Jan 2016 - Jan 2020

    ❑ Migration en mode hybride de l’infrastructure physique big data vers le cloud
    public
    ▪ Définition du périmètre des services AWS nécessaire pour cette migration
    ▪ Définition du catalogue de service pour les différents cas d’usage sur la plateforme :
    ➢ Traitement au fil de l’eau
    ➢ Traitement par lot
    ➢ Traitement nécessitant un calcul d’analyse
    ➢ Stockage des données
    ▪ Définitions de l’architecture d’accès au cloud public depuis les datacenter SG
    ▪ Rédactions des différents types de profil d’accès aux infrastructures du cloud public
    ainsi que leurs périmètres d’actions ainsi que leurs droits (transformer cette rédaction
    en un ensemble d’AWS config rules )
    Début de la mise en place des profils et des droits grâce aux outils ‘accès et de gestion
    de droit fournit par le cloud public

    Cas d’usage sur les bases de données NoSQL avec une problématique distribution
    de la donnée au fil de l’eau
    ▪ Rencontre avec les éditeurs pour la présentation des solutions
    POC des produits dans le cadre d’un projet : Projet vision 360 de la banque de détail
    France. Le projet consiste à améliorer la connaissance client et la mise en place d’une
    vue unique du client aux yeux des conseillers bancaires.
    ▪ Techniquement le projet consistait à acheminer les activités du client ( les logs ) sur
    les différents portails de la banque au fil de l’eau afin qu’ils soient analysés pour être
    restitués mais aussi archivés
    ▪ Les Technologies:
    NoSQL: MongoDB, Couchebase, Cassandra, Apache Hbase
    Env Hadoop: Apache Kafka, Apache Nifi, MiNifi, HDFS
    System: syslogNG, linux, Ansible

    Surveillance et prévision des défaillances systèmes sur lequel repose les
    applications bancaires
    ▪ Mise en place d’une plate-forme de surveillance pouvant accueillir une certaine
    quantité d’événements journaliers (600 GI/jour)
    ▪ Transformation de ces événements
    ▪ Restitution à l’aide de dashboard
    ▪ Analyse des données afin de construire un modèle mathématique pour détecter à
    l’avance des signes d’une défaillance système.
    ▪ Les Technologies:
    Env Hadoop: Apache Kafka, HDFS, Apache Spark
    Open source: Elasticsearch, logstach, Kibana
    System: linux

    Mise en place d’une infrastructure dédiée à la data science
    ▪ Cette infrastructure a pour objectif de fournir au data scientist tout un écosystème pour
    construire, tester, mettre en production puis surveiller leurs modèles afin de les
    améliorer.
    ▪ Les problématiques d’accès et de sécurité de la donnée ont été un vrai défi sur ce projet
    Une autre problématique était aussi à prendre en considération celui du partage des
    ressources (RAM/CPU) car étant une plate-forme mutualisée pour plusieurs data
    scientist il fallait partager les ressources selon les besoins de chacun.
    ▪ Les Technologies :
    Env Hadoop: YARN, Apache Spark
    Open source: Rstudio, Jupyter, Pyhon, Python virtual Env
    System: linux

    Automatisation de la création d’environnement Hadoop éphémère
    ▪ Ce projet consiste à créer une offre autour de la création d’environnement de
    développement éphémère Hadoop aux équipes métiers afin qu’ils puissent se
    familiariser avec l’écosystéme Hadoop.
    ▪ Techniquement parlant ce projet consiste à automatiser les tâches de création de
    l’environnement open source.
    ▪ Les Technologies:
    Env Hadoop: Apache Ambari
    Open source: kerberos, ldap, Python
    System: linux, Ansible, Ansible Tower

    Data gouvernance, mise en place de catalogue de métadonnée
    ▪ Appel d’offre pour trouver la solution, rencontre avec les éditeurs
    ▪ Lancement des POC avec un suivi des éditeurs retenus dans l’appel d’offre.
    ▪ Mise en place de la solution en production
    ▪ Les Technologies:
    Env Hadoop: HDFS, HIVE
    Solutions éditeur: Waterline data, Zeenea, Colibra, ABinitio
    Open source: kerberos, ldap
    System: linux, Ansible

    Les Technologies : Env AWS gestion des droits : IAM, security Groups, NACL, aws Config… Env AWS stockage : S3, RDS, DynamoDB, EMR Env AWS analytics : Sagemaker Env AWS Streamning : Kinesis data stream
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