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Exemple de missions d'Aboubacary,
Ingénieur big data habitant la Gironde (33)

  • ngénieur Big Data

    CDISCOUNT, Equipe Big Data Neotech Solutions
    2015 - aujourd'hui

    Projet Data Sharing Marque Labs : Le projet Data Sharing a pour objectif de diffuser régulièrement aux fournisseurs des rapports personnalisés et /ou les données sources associées.

    Pour se faire, les données sont colléctés sur la plateforme Big Data et mises à la disposition d'un outil de visualisation
    et de diffusion de rapports.La solution de visualisation retenue est Qlikview et la solution de diffusion des rapports est
    Nprinting, une extension de Qlikview.

    La plateforme Big Data est alimentée à partir de flux Talend et Scripts Hive et Pig(technologie Hadoop)
    orchestrés par Dollar Universe sur le Serveur LDC-ETL07.

    Les informations sont restituées via des rapports Qlikview, exportés et diffusés via Nprinting au format Excel
    (les rapports intégrant des graphiques) et CSV (données sources).

    Projet Historisation des Prix à CDISCOUNT: Le projet Pricing à pour objectif de voir l'evolution des prix dans le
    temps à CDISCOUNT et de pouvoir le comparer avec la concurrence.

    Developpement Jobs Talend pour exporter le calendrier des prix , les données workit et les données contrôle
    de gestion dans la plateforme Big Data.

    Croiser ces données avec les ventes et créer une table agrégation dans Hive pour la restitution des données
    ( outis de restitution QlikView).

    Projet Refonte EF36 : L'objectif du projet est de remplacé le module EF36 par un developpement ETL afin d'extraire 84 tables dans des Bases Oracle vers la plateforme Big Data de CDISCOUNT.

    Developpement Jobs Talend pour l'extraction de 84 tables vers la plateforme Big Data de CDISCOUNT , la facturation des produits plus de 30 kilo et l'alimentation de la DataWarhouse(DWH) de CDISCOUNT.

    Corriger des Bugs Mantis sur la Logistique.

  • Stage Ingénieur Big Data

    Corexpert, Lyon
    Jan 2014 - Jan 2014

    Mettre en place une nouvelle architecture de collecte, stockage et de traitement Statistique.
    Développer des Batchs de traitement Hadoop/MapReduce.
    Mise en place d'un cluster Amazon Web Service (Elastic MapReduce).
    Veille technologie en Big Data et les Bases de données NoSQL.

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