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CV Chef de Projet Technico Fonctionnel / PO / AMOA / Business Analyst / SI / ECM / GED
Imane

Chef de Projet Technico Fonctionnel / PO / AMOA / Business Analyst / SI / ECM / GED

  • CONFLANS-SAINTE-HONORINE
GED MICROSOFT DYNAMICS 365 AGILE KANBAN DOCUMENTUM DOCUSIGN Microsoft Power BI ALFRESCO Cloud AWS Dataiku
Disponible
CV Développeur Data Power BI
Guillaume

Développeur Data Power BI

  • LA CHAPELLE SUR ERDRE
VBA EXCEL R Microsoft Power BI PYTHON
Disponible
CV Data Scientist
Bougares

Data Scientist

  • PAU
SQL EXCEL PYTHON DATA Microsoft Power BI Google Cloud Platform BIG DATA JAVA Data science Cloud AWS
CV Architecte Solutions
Redouane

Architecte Solutions

  • Herblay
Cloud AWS Google Cloud Platform IBM PLATFORM CLOUD SERVICES BIG DATA OPEN SOURCE ENTERPRISE ARCHITECT Cybersécurité NoSQL
Disponible
CV Architecte Solution BIG DATA
Copain Bertrand

Architecte Solution BIG DATA

  • NANTEUIL-LÈS-MEAUX
BIG DATA Cloudera Data science
Bientôt disponible
CV Consultante data
Pauline

Consultante data

  • NANTES
Microsoft Power BI DAX SQL Google Cloud Platform BI JIRA
Disponible
CV data engineer
Hassan

data engineer

  • MASSY
PYTHON
Disponible
CV Développeur PYTHON
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Développeur PYTHON

  • PARIS
PYTHON Dataiku TABLEAU SOFTWARE SCALA
Disponible
CV Data Scientist
Anslem

Data Scientist

  • SALON-DE-PROVENCE
Data science EXCEL SQL PYTHON DATA AMAZON AWS Tableau R
Bientôt disponible
CV QA automation consultant
Amine

QA automation consultant

  • SAINT-MICHEL-SUR-ORGE
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Exemple des emplois de Sanjiev,
freelance RSTUDIO habitant la Seine-Saint-Denis (93)

  • Data Engineer

    BNP Paribas
    Jan 2018 - aujourd'hui

    Construire un Data Hub permettant l’acquisition de flux et de stocker de bout en bout toutes
    les données relatives aux transactions bancaires : virements domestiques, virements
    internationaux, prélèvement, monétique, transactions.
    Participation dans différentes phases du projet depuis la définition de l’architecture technique,
    la qualification des exigences techniques basées sur des User Stories, à la réalisation ainsi
    qu’au suivi de développements de l’équipe.
    • Caractériser des solutions techniques à la fois transverse et propres aux users stories.
    • Prédéfinir l’architecture de la gestion des flux de données.
    • Conceptions et développements d’une application de type Extract-transform-load
    (ETL), gérant principalement les processus d’ingestion, manipulation (Spark), mises en
    correspondances (mappage) des données et exposition des données.
    • Ingestion de données (Serveur de collecte, MQSeries, Kafka Connect, Kafka)
    • Enrichissement des données (Flink)
    • Indexation des données (Elasticsearch)
    • Exposition des données (Topic Kafka, Hive, Kibana, Angular)
    • Stockages et extraction des données (Cassandra, HDFS, Spark)
    • Revue de code et vérification des métriques (Jenkins, Sonar) afin d’assurer la qualité
    du code.
    • Mise en place de documents techniques et de bonnes pratiques en ligne, à disposition
    des équipes et nouveaux arrivants (Confluence).

    Environnement technique : JAVA 8, Maven 3.6.3, Jenkins, sonarQube, Jira, Git, GitLab, Nexus repository, Distribution Hortonworks d’Hadoop, MQSeries, Kafka, Kafka Connect, Spark, Flink, ElasticSearch, Kibana, Swagger, Mokito, JUnit.
  • Data Analyst

    Bosch
    Jan 2018 - Jan 2018

    Au sein du pôle IoT Analytics, suite à la mise en place des fonctionnalités contrôle moteur des
    véhicules automobiles, différents rapports de qualité du code sont générés. Ce projet avait
    pour but d’analyser ces rapports issus de la chaîne d’intégration continue afin de détecter les
    erreurs de codage en amont.
    ● Conception et déploiement d’une architecture distribuée de traitement de données Big Data
    (Hadoop, Sqoop, Spark, R/RStudio)
    ● Analyse des Rapports de Qualité du code (R, Spark)
    ● Visualisation des données (Power BI)

    Environnement technique : Python, Hadoop, MySQL, Sqoop, Spark, R/RStudio, Power BI
  • UNIVERSITY OF NEVADA, Las Vegas, États-Unis – Data Mining
    Jan 2017 - Jan 2017

    Au sein du Centre de Développement et Recherche de l’University of Nevada, analyser des
    habitudes de vie, les moyens de transport utilisés par les habitants de Los Angeles & les causes
    des accidents de la route.
    ● Ingestion de données et nettoyage des données (CSV),
    ● Réalisation des analyses descriptives et prédictives (R/RStudio Server)
    ● Machine Learning : segmentation, clustering, modèles de régressions logistiques dans le but
    de prédire le temps de travail des Angelenos
    ● Visualisation des données (ggplot2)

    Environnement technique : R/RStudio Server, ggplot2
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