Freelance Cloudinary : Distinguez les savoir-faire que vous recherchez

Résumé des missions de Meher,
freelance CLOUDINARY résidant dans le Val-de-Marne (94)

• Administrer les systèmes data stream

  BNP ParisBas
  Jan 2023 - aujourd'hui

  pour des clients bnp France comme le système de
  paiement de monitoring et de fraud et gérer des outils comme kakfka connect mqengine flink
  et spark qui traite des données venant des clients dans toute l’Europe et améliorer nos services
  d’automatisation sur la partie onpremise et le cloud (ibmcloud) en plus supporter toutes les
  équipes data stream à résoudre leurs problèmes sur des différents environnement
  (prod,dev,qua)

  technical environment  Data_ops:java,python,bash,ansible,helm,linux,Jenkin

• Decathlon
  Jan 2022 - aujourd'hui

  Le projet Decatclub est developpé pour calculer les points de fidélité en fonction des interactions faites par le client sachant qu'il existe une grande variété d'interactions (achat,
  vente, pratique de sport, achat de produit écologique...)
  Alimentation d’une dashboard data pour donner une vision à l’équipe business en
  faisant des calcules sur les points gagnés , perdus et obsoletes pour chaque utilisateur
  Créer un systeme de mailing quotidien qui informe l’utilisateur sur ces activités pour
  exciter ces interactions
  Développement d'un système de détection de fraude à l'achat de produit ou à la
  consommation des points de fidélités
  technical environment

  Back-end:scala,spark2&3,AWS(s3,redshift),sparkstreamaing,kafkastream,kafka,DBT ,java,quarkus,python,airflow ,kubernetes,terraform,kafka,gcp,datadog  Cloud:gcp,aws

• Keyrus
  Jan 2021 - aujourd'hui

  Projet : Dans le cadre du projet FALCON 3 du client final OCI (orange Côte d’ivoire)
  qui souhaiterait diminuer son parc de clients inactifs
  Le UC4/5 consiste à :
   Ressortir les clients inactifs à partir d’un score qui représentera la probabilité qu’un
  client abandonne le service OM d’un mois à l’autre Nous utilisons un modèle de
  recommandation basé sur l’arbre de décision. Afin de diversifier les utilisations des
  services d’un abonné (inactif le mois suivant), il a été élaboré un modèle de
  recommandations proposant un nouveau service susceptible d’être utilisé par ce dernier.
   Recommander le services type dans le but de générer plus de revenu en augmentant le
  multi-usage de services OM
   Classifier nos clients pour créer des groupes homogènes de clients en utilisant un modèle
  de classification KMEANS. L’objectif est de créer des groupes dont les individus ont
  des caractéristiques communes. Pour nous assurer d’une bonne segmentation, nous
  faisons en sorte que d’un groupe à l’autre les caractéristiques majeures soient bien
  différentes.
   Reporting des taux actifs OM réel, valeur, parc inactif des clients réels, parc
  multiporteurs, parc monoporteurs (national et par localité);
   Reporting des taux actifs des nouveaux clients (absolus) et des nouveaux clients ayant eu
  déjà un compte OM (national et par localité);
  Activités Principales :
   Étude technique de l’architecture du projet, des provenances des différents sources des
  données.
   Préparation des données qui proviennent des différentes sources afin qu’elles puissent
  être agrées.
   Ingestion des datalake Hive par les données datasource en utilisant NIFI
  Développement des spark job pour préparer les données utilisées dans le training du
  machine learning
   Orchestartion faites par NIFI

• MachinesTalk
  Jan 2019 - Jan 2021

  Développement des applications de gestion des donnés dans tous les produits
  machinestalk spécialisés dans le domaine IOT
  ● DigitalId Platform:
  Développement d'un nouveau module d’accès dans les bâtiments en
  utilisant votre mobile comme clé et un Reader pour valider le passage en
  respectant des permissions classées par des groupes ou d’autre restriction.
  Développement d’une application microservice pour traiter les data venant
  des activités des employées (stream processing):
  * voir les heures de la pointe pour chaque porte
  * suivre la trace des employés…etc

  Environnement technique  Back-end:, JAVA8,SOAP,LDAP, KAFKA, ,Spark2,SpringBoot,Flink  Cloud: GCP Outils:,Intellij. ● Wiqaa Platform ********:

• LoyalCraft
  Jan 2017 - Jan 2019

  Développement d’une application e-commerce et de gestion de donné : créer une
  application de management des stores (réstaurant,café,minishop…), le marketing de
  ces produits et la gestion des donnés pour notre application et pour d’autre société
  dans une équipe de 8 développeurs, un scrum master et un product owner.
  LoyalCraft est un project basé sur l’architecture micro-service :
  ● Développement du module marketing :
  Gérer les informations audiovisuelles de chaque type de store dans
  l’application en utilisant le cloudinary
  Gérer l’interaction avec les réseaux sociaux pour présenter le produit et les
  stores dans tous les plateformes(foursquare,printest,facebook,twitter)
  Créer un générateur de Template pour donner l’occasion à chaque store de
  créer son propre site web
  Créer un système de multilingue pour présenter les produits avec la liste des
  langues choisi par le manager
  Gérer la période des promotions et lancer un système de marketing
  automatique à tous les utilisateurs de l’application (envoie de mail, envoie
  des notifications, partage sur les réseaux sociaux, publicité)

  Environnement technique  Back-end: JAVA 8, SCALA, playframework, AkkaFramework, Spring (MVC, Security, Boot,REST, Data),Cloudinary, Hibernate, JPA, scalaTest, NoSQL (MONGODB),  Front-end: Angular 5 & 6, JavaScript, CSS, HTML.  Outils: postman,VScode,Intellij.

• aujourd'hui

  Développement d'un nouveau module de détection de personne dans un
  environnement de travail et calculer la distance entre tous les employés et
  les regrouper dans deux groupes en vert (plus un mètre de distance) en
  rouge (moins un mètre de distance)
  Développement d’une application microservice pour faire le traitement de
  données collectées de la première plateforme en temps réel et transmettre la
  résultat du traitement à travers kafka vers la plateforme thinkstalk (iot
  platform) video eg (********)Développement d'un nouveau module kafka comme outil de transport
  données dans la couche de transport du projet open source
  THINGSBOARD Framework (********/) plus que (mqtt, coap,
  http)Développement d'une application de traitement et d'analyse des
  données IOT venant des devices pour chaque client
  Développement d’une application microservice pour faire le management
  des alertes en créant une window(temps) configuré par l’utilisateur pour ne
  pas bombarder la plateforme par un grand nombre des alerte ou des fausse
  
  alertes en prenant compte des évènement en retard Flink(customized
  window)

  Environnement technique  Back-end:, Python,opencv,yolo,JAVA8, KAFKA stream,Spark2,SpringBoot,Flink Outils:,Intellij. ● ThingsTalk ********?v=ct8UFOzQgFQ :Environnement technique  Back-end:, JAVA8, KAFKA, ,Spark,SpringBoot,Flink(customized window)  Cloud: Azure Outils:,Intellij. ● Motorna ********/

• aujourd'hui

  Développement d’une application RM_TO_KAFKA qui transfère les data
  de rabbitmq to kafka pour des besoins technique et stratégique de la société
  dans le but de changement des outils de travail
  Développement d’une application CLEANSING pour valider les données
  venant des devices (eg : si longitude ou latitude ne corresponde pas au type
  demandé le message ne sera pas valider)
  Développement d’une application DEVICE_SHADOW pour savoir
  exactement l’état actuel de la voiture en envoyant à travers kafka les alertes
  nécessaire au front et gardant l’état actuel dans des acteurs akka
  Développement d’une application MOTORNA_TEST qui va nous aider à
  tester tout le flow des projets microservice
  Développement d’une application pour savoir si une voiture a franchi une
  zone interdite et envoyer à travers kafka des alertes FlinkCEP
  Développement d’une application pour savoir si une voiture a franchi le
  vitesse limite dans des zones spéciales et envoyer à travers kafka des alertes
  FlinkCEP

  Environnement technique  Back-end:, SCALA,JAVA8, KAFKA(kafkaconnector), AkkaFramework,Spark2,Springdata,rabbitmq,Flink(cep)  Outils:,Intellij.

• aujourd'hui

  Stage d’été : créer un model Machine Learning pour faire les prédictions
  des emplacements vide des voiture dans le parking et envoyer le statut aux
  utilisateurs de chaque parking près d’eux

  Environnement technique  Back-end:, python,tensorflow keras Outils:notebook.

• aujourd'hui

  PFE : créer une application générique qui reçoit n’importe quel message de
  tracking de voiture et faire sortir un score pour chaque trip et un score total
  et un profiling de chaque driver et une comparaison entre les driver en
  prenant compte des évènement en retard

  Environnement technique  Back-end:,scala,flink,kafka Outils:,Intellij.

• aujourd'hui

  Développement des modules du gestion :
  o RH :
  Gérer les informations de chaque employé (créer, supprimer,
  modifier et afficher les informations de chaque employé
  (information personnelle, son statut, l’emploie du travail))
  Créer un système de gestion de relation entre les employés (créer
  des groupes du travail, gérer le temps et les taches du travail entre
  les membres du groupe)
  o Financièr :
  Créer un système de caisse enregistreuse
  Créer un système de facture spécifique à la loi de chaque pays
  Export du rapport DAP pour le contrôle fiscale (chaque 3 mois)
  
  Export du rapport sur tous les ordres faites chaque jour
  Gérer la charge financière de ...