CV/Mission PYSPARK freelance

Résumé des missions de Melvin,
freelance PYSPARK résidant dans le Cher (18)

• Formateur Data Engineer

  T. TECHNOLOGIES
  Jan 2020 - aujourd'hui

  ■ Accompagnement d’entreprises de toutes tailles dans le cadrage, la mise en oeuvre et le
  pilotage de projets Data complexes
  ■ Formalisation du besoin, définition d’architecture et réalisation d’outils Big Data (ingestion,
  nettoyage, DataOps…) à froid ou en temps réel
  ■ Animation de sessions de formation (2 à 5j) à l’état de l’art du Machine Learning / Big Data /
  noSQL / Dataviz
  ■ Développement d’outils de Traitement du Language Naturel appliqués à la parole et à la
  littérature scientifique (en cours de prototypage)
  ■ Participation et contribution aux évènements Data en France
  ■ Management commercial et financier, réponse aux appels d’offres et recherche de talents pour
  accompagner la croissance de la société
  ■ Partenariats avec les institutions et acteurs privés de la Data en France

  Environnement technique : Hadoop, Spark, Kubernetes, Python, noSQL, pyTorch, Tensorflow ********

• Date Engineer

  MAÏF
  Jan 2020 - Jan 2020

  Conception et développement PySpark d’un outil de Data Quality sur un nouveau référentiel
  Personnes
  Définition d’une architecture cible sur cluster de 70 nœuds
  ■ Formations d’une équipe aux bonnes pratiques Spark et à la programmation fonctionnelle
  ■ Création de parser de données json entre API évènementielle et Kafka via PySpark
  ■ Réplication d’un algorithme de dédoublonnage existant sur outil INFORMATICA vers PySpark
  ■ Développement de modules et User-Defined-Functions pySpark génériques
  ■ Création de notebooks Jupyter pour transfert de connaissances
  ■ Industrialisation et optimisation de jobs pySpark
  ■ Recommandations stratégiques sur outils Big Data et algorithmes Machine Learning

  Environnement technique : Hadoop, Python, Spark, Hive

• Data Engineer

  MAÏF
  Jan 2019 - Jan 2020

  (MAIF) - Traitement en masse de données stockées sur Hive et PostgreSQL à l'aide de PySpark
  ■ (MAIF) - Mise en production d’algorithmes de Data Quality en environnement distribué
  ■ Animation de la formation « Deep Learning via Tensorflow »
  ■ Animation de conférences en Machine Learning
  ■ Création et animation de formation à Kubeflow, création de use-cases sur GCP
  ■ Présentation plateformes de Data Engineering chez prospects (Dataïku, Trifacta, Dataproc)
  ■ R&D et définition d’algorithmes de Traitement du Language Naturel
  ■ (MAIF) - Implémentation d’algorithmes de prédiction de score d’attrition sur données
  catégorielles
  ■ Veille technologique, recrutement, formation de nouveaux collaborateurs

  Environnement technique : PySpark, Hive, Scikit Learn, Tensorflow, Kubeflow, Dataïku, GCP

• Data Enginner

  SOPRA
  Jan 2018 - Jan 2019

  Projet POC P8 création d’un référentiel noSQL pour la Caisse Nationale d’Assurance Maladie
  ■ Traitement en masse de données stockées sur HDFS et PostgreSQL à l'aide d’Apache Spark
  ■ Développement de composants Kafka (suite Confluent)
  ■ Création d'API REST de consultation de données stockées dans Hbase sur architecture
  microservice
  ■ Conception et création d'une API de chiffrement de données sensibles en AES 256
  ■ Optimisation de jobs Spark à l’échelle (Référentiel de 100 millions d’individus et 9 milliards de
  paiements) sur cluster de 37 noeuds dont 4 noeuds Spark managés par YARN
  ■ Chiffrage et conception User Stories
  ■ Proxy Product Owner : Suivi des indicateurs projets via outils de BI (Tableau, PowerBI)
  ■ Pilotage stratégique projets transverses (veille marchés, stratégie marketing moyen terme)

  Environnement technique : Java 8, Spark, Kafka, Scala, HBase, PostreSQL, Tableau, PowerBI ********

• Formation JAVA / ANGULAR

  AJC INGENIERIE
  Jan 2017 - Jan 2017

  Formation JAVA / ANGULAR
  ■ Etude de l’écosystème Java
  ■ Développement backend et frontend
  ■ Analyse de l’état de l’art

  Environnement technique : J2E, Spring, JPA, JavaScript, Angular JS, SQL, Subversion

• Chercheur en Machine Learning

  Université de Montréal
  Jan 2016 - Jan 2016

  ■ Mise en oeuvre d’un algorithme Branch & Bound pour l’entrainement d’un séparateur à vaste
  marge (SVM)
  ■ Etude de la robustesse aux outliers des algorithmes de classification supervisée
  ■ Implémentation Python d’algorithmes issus de publications scientifiques
  ■ Participation à la « Deep Learning Summer School » organisée par l’université
  ■ Participation aux activités de la chaire (Conférences, REXs, lectures)

  Environnement technique : Python, IBM CPLEX, Scikit Learn, Theano, Tensorflow

• Budget Analyst

  REMY MARTIN
  Jan 2014 - aujourd'hui

  ■ Suivi et valorisation des actifs pour assurer le reporting financier de la division
  ■ Mise en place d'une méthodologie de calcul des coûts de revient
  ■ Développement d'une application de prévision de stocks à moyen et long terme
  ■ Contrôle des données de production