CV/Mission d'Ingénieur de développement HYPERLEDGER freelance

Exemple de missions de Garba,
Ingénieur de développement HYPERLEDGER habitant Paris (75)

• Ingénieur DevOps

  Banque de France
  Jan 2022 - aujourd'hui

  Mise en place de ressources aux chercheurs (Machine Virtuelle) pour le développement
  économétrique
  Automatisation des processus des installations de logiciels sur les différentes machines
  Automatisation de creation des utilisateurs, gestion de fichiers et expositions de logiciels
  Gestion de ressources à travers le Cockpit outscale et suivi de consommateurs

  Environnement technique : Outscale, Terraform, Docker, Ansible Guacamole

• Développeur R

  Banque De France Paris
  Jan 2021 - Jan 2022

  Service de Maîtrise d’Ouvrage pour les Études, l’International et les Statistiques (SMEIS) / Direction Générale des Statistiques et des Études Internationales (DGSEI)
  
  Projet : Maintenance et mise en place de nouvelles applications développées en R ou SAS dans le cadre des statistiques monétaires. Migration du parc applicatif SAS vers le logiciel R, suivi de production de ces applications et maintenance des applications développées en SAS ou R.
  
  Travaux réalisés :
  Conception
  Mise en place de schémas de conception
  Réalisation de documents de conception
  Étude d’impact et chiffrage du coût de réalisation d’une évolution
  Assistance à l’industrialisation de chaine
  Développement
  Mise en œuvre de développements sur des chaines SAS / R
  Mise en place de corrections évolutives sur des chaines SAS / R
  Mise en place des documentations permettant la mise en production
  Industrialisation de chaine Statistique existante
  Recette
  Mise en place de la stratégie de test et des fiches de tests
  Réalisation des tests en coordination avec les utilisateurs sur les résultats statistiques des chaines
  Organisation du passage du développement à la production fonctionnelle
  Suivie de production
  Lancement des chaînes de production statistiques
  Identification et Analyse des incidents de production
  Résolution ou proposition de solution de contournement
  Élaboration de la base de connaissance
  Relation avec les utilisateurs : Assistance sur l’analyse des résultats statistiques

  Environnement technique : Langages : R et modules associés (RShiny, data.table, dplyr, etc.) SAS pour les modules SAS Base, SAS Macro, SAS Stat, SAS Connect, SAS Access (Oracle, DB2 et SQL Serveur).

• Data scientist

  UNESCO Paris
  Jan 2020 - Jan 2020

  Projet : Automatisation des indicateurs de calcul de coût de l’éducation de 83 pays
  Travail réalisé :
  Conception du POC du projet
  Sélection de données et des indicateurs pertinents
  Collection de données et des indicateurs d’éducation, économique et de paramètres
  Intégration de données ETL & ELT
  Modélisation & développement des algorithmes de calcul de coût du système éducatif de 83 pays
  Migration de codes python vers R & Rshiny.
  Interaction entre PowerBi, R et Python
  Recette et Rédaction de la documentation utilisateurs
  Mise en place des indicateurs de reporting par pays.
  Résultats obtenus :
  Conception d’un outil de prise de décision à temps réelOutils : XML, Azure Data Factory, VBA, PowerQuery, PowerPivot, R shiny,
  Databricks, AWS
  Librairies : Tidyverse, Read.table, Esquisse, Mlr
  Méthodes : Scrum

  Environnement technique Technologies: Microsoft Power BI, Azure SQL MS Access, Database, SharePoint.

• MCO

  Axionable Paris
  Jan 2019 - Jan 2020

  Projet : MCO et Pilotage de la maintenance évolutive en charge des applications pour les Produits Mutuels et la Détection des Fragilités.
  
  Travail réalisé :
  Maintien en production des algorithmes existants, gestion des flux de données et transactions
  Évolution des algorithmes de recommandations des produits mutuels -accidents,
  Développement des algorithmes de détection des fragilités,
  Recette, Suivi des incidents, Rédaction des fiches, Mise en place de contournements provisoires
  Formation/information métier et du personnel Axionable en charge de l’application
  Rédaction de la documentation utilisateurs
  Utilisation des services Azure Databricks, Azure DevOps et Azure machine learning.
  Résultats obtenus :
  Validation des algorithmes de recommandation et de détection des fragilités

  Environnement technique Technologies : Microsoft Azure Outils : Jira, Squash, Pyspark, DataFactory, Watson Studio, Databricks, Hyperledger, XML, Python, R Librairies : XGBoost, CatBoost, RUSBoost Méthodes : Scrum

• DataStartupAfrican et IFA : Paris
  Jan 2019 - Jan 2019

  Plateforme de promotion des investissements vers l’Afrique (NoSQL)
  
  Projet : Suivi de Production d’une Plateforme NoSQL et développement de l’ouverture aux accès Web
  
  Conception et Réalisation de la Plateforme de bases de données avec gestion des flux
  Développement et mise en place d’une base de données NoSQL
  Tests, recette, validation
  Paramétrage des caractéristiques d’investissement des entreprises
  Mise en production pour trois pays africains (Afrique du Sud, Kenya, Nigéria)
  Suivi de production / Validation d’un MVP (Minimum Viable Product)
  Accostage au Site Web « Propulse Africa » intégrant différentes sources de financement
  Contrôle de la gestion des transactions et Traitement des incidents : Causes, Fiches, Information amont et aval, solutions de dépannage provisoire, recette des corrections
  Rédaction de la documentation utilisateurs
  Transfert de compétences

  Environnement technique Technologies : Unix, Windows, Macos, MongoDB, Hyperledger Outils : HTLM5, CSS3, Javascript, JSON, MySQL. PHP, Atlas, Jira, R, XML, Python Méthodes : Agile Scrum, Merise, UML

• e-Qual : Réseaux et Infra -
  Jan 2018 - Jan 2019

  Pilotage de la Maintenance Evolutive et des Changements Applicatifs
  
  Data Science et Machine Learning (Ecosystème Big Data)
  Projet : Evolution de l’entrepôt de données (Time Series Database) reliant les différentes sources de données externes.
  Conception et la mise en place de l’architecture cible
  Développement des modèles de prédiction et détection des anomalies sur des données de time series (R)
  Développement et implémentation des algorithmes (UDF : User Defined Functions).
  Rédaction de cahier de tests et Recette
  Evaluation/ Validation de la performance de chaque modèle de prévision
  Mise en Production, Intégration de Chaines SAS, tests unitaires et analyse de logs
  Gestion des Flux de données
  Résolution des incidents et traitement des incidents : Causes, Fiches, Information amont et aval, solutions de dépannage provisoire, recette des corrections
  Evolution des algorithmes de prédiction des incidents sur les comportements des séries
  Développement des algorithmes de recherche de corrélations entre les métriques
  Réalisations des tableaux de bords permettant les comparaisons des résultats
  Prédiction-détection des anomalies par modèle: ARMA, ARIMA, Prophet, Morgoth
  Transfert de compétences et rédaction de la documentation utilisateurs

  Environnement technique Technologies : Unix, Windows Outils : Prometheus InfluxDB, Telegraf, Chronograf, Kapacitor, MongoDB, Grafana, Python, vi, vim, Jupyter, Tableau, Jira, XML, SAS, R, Rshiny, data-table, Dplyr Librairies : Statsmodels, Keras, Sciklerarn, Arch, Protobuf Handler Méthodes : Agile Scrum, Merise, UML

• GREQAM-CNRS - Modélisation et suivi de Production
  Jan 2016 - Jan 2018

  Projet : Mise en Place d’outils d’analyses sur les données issues de modélisations économétriques
  Études économétriques et conception d’outils statistiques
  Collecte des données économiques, du marché monétaire et des normes prudentielles provenant de la base Statistical Data Warehouse de la BCE
  Modélisations économétriques des données, gestion des flux de données
  Interaction entre les modèles économétriques/Machine Learning
  Migration des outils en langage SAS vers R
  Libraries utilisées: Pandas, Maplotlib/Seaborn, Numpy, SciPy, statsmodels, sciKit-Learn, Tensorflow, dplyr, XML, read.table, ggplot2, purr, Keras.
  Test unitaires, recette et Validation
  Suivi de production et traitement des incidents avec les métiers et la MOE
  Visualisation des données et transfert des connaissances (manuels et formation)
  Démonstration de l’existence de corrélations et de relations entre les variables bancaires et économiques.
  Classification des banques en fonction de la leur taille et de la politique prudentielle
  Proposition d’articles pour la publication dans des revues scientifiques.

  Environnement technique Technologies et Bases : Unix, Statistical Data Warehouse de la BCE Outils : GitHub, Stata, SAS, XML, Python, Jupyternotebook, R Studio, R-shiny, dplyr, data-table, Anaconda Normes : CRISP Méthodes : Agile Scrum, Merise

• Consultant Intégration et Suivi de Production des Chaines SAS

  Banque Africaine de développement BAD
  Jan 2011 - Jan 2012

  Projet 1: Mise en œuvre de la procédure et des moyens de calculs d’adéquation des fonds propres
  Identification de tous les risques relatifs aux activités de la banque
  Mise en place d’outils de gestion des risques dans la base de données décisionnelle
  Mise en place de la procédure d’adéquation des fonds propres inhérents aux activités de la banque.
  Mise en place d’un tableau de bord permettant l’automatisation des indicateurs de gestion des risques.
  Intégration des chaines SAS, recette – Gestion des Flux – Validation des états
  Suivi des transactions, MCO et correction des incidents (information Métiers et MOE)
  Transfert de connaissances
  
  Projet 2: Conception et modélisation de la base de données des Ressources Naturelles en Afrique
  Collecte et Analyse des données dans une base de données décisionnelle
  Mise en œu...