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Exemple de missions d'Abdelmonem,
Ingénieur big data habitant les Yvelines (78)

  • Projet Data Quality : Ingénieur Big Data

    Client Société Générale
    Jan 2020 - aujourd'hui

    Contexte
    Afin d’assurer la conformité et l’intégrité des données, l’application Data Quality permet de
    collecter les différentes anomalies présentes dans les données des différentes sources
    (performances, évaluation, gestion administratives…)
    Le but est de créer des tickets dans l’API Qoda et de notifier les entités responsables de ces
    rejets afin de corriger ces anomalies et de ne pas les reproduire.

    Réalisations
    ▪ Développement des vues Hive permettant de collecter les rejets des différentes
    sources
    ▪ Développement d’un job spark permettant de qualifier les rejets avec des tables
    PostgreSQL, et de créer des tickets dans l’API QODA
    ▪ Sauvegarde des rejets dans une table PostgreSQL pour le but d’analyser les rejets
    et leurs statuts
    ▪ Notification des entités concernées par email
    ▪ Automatisation des jobs avec des Coordination/Workflows Oozie
    ▪ Réalisation des tests unitaires
    ▪ Déploiement et intégration continue avec Jenkins, Ansible, Nexus et Maven en
    assistant les équipes MCO
    ▪ Envoie des logs vers ElasticSearch

    Environnement : Spark, Scala, Kafka, HDFS, Hive, Hue, Oozie, PostgreSQL, Jenkins, Ansible
  • projet CEM BB : Développeur Big Data

    Client Orange
    Jan 2018 - Jan 2020

    Contexte
    Le cas d’usage CEM Broadband (Customer Experience Management Broad Band)
    s’intéresse à l’instabilité des clients sur le réseau fixe (boxes internet et décodeur TV
    principalement).Il s’agit dans le cadre de ce cas d’usage, de piloter le nombre de clients
    instables par mois. Le but du projet est de voir ce nombre décroître au fil du temps.
    Réalisations
    - Implémentation de deux workflows pour calculer des kpis journaliers et mensuels.
    - Implémentation d’un workflow purge qui permet de nettoyer des données hive qui
    datent de plus que 24 mois.

    Environnement : Ambari , hive, hdfs,HBase, maven 2, yarn, shell, oozie, jenkins, GitLab, jira Méthodologie : Agile Scrum
  • Projet ImageSearch : Développeur Big

    Client Ooredoo Tunisie
    Jan 2017 - Jan 2017

    Contexte
    Le projet ImageSearch consiste à développer une plateforme transversale de recherche
    d’images des documents à partir du texte qu’elles contiennent.
    Le but étant de pouvoir faire une recherche par mot clé ou de texte sur un référentiel des
    documents et de pouvoir les restituer par la suite depuis une interface Web.
    L’architecture de l’application repose sur Elasticsearch pour l’indexation de texte, Hbase pour
    le stockage des images au format binaire et deux libraires de reconnaissance optique de
    caractères ROC (leptonica et tesseract).
    Réalisations
    ▪ Développement du module ROC pour l’extraction du texte à partir d’images ou de
    fichiers vectoriels (PDF) ;
    ▪ Développement du job Spark de stockage du texte dans Elasticsearch et de l’image
    dans Hbase utilisant le module ROC et définissant un identifiant unique servant
    comme rowKey Hbase et id dans l’index elasticsearch pour chaque fichier traité ;
    ▪ Développement d’une interface Web pour l’upload puis la recherche et la restitution
    des images.

    Environnement Spark, scala, Hbase, Elasticsearch, Docker, spring boot, Angular 2.
  • ARDIA (ACTIA Groupe) : Client PSA – Projet DiagBox
    Jan 2016 - Jan 2017

    Contexte
    Le projet DiagBox est une application desktop qui consiste à développer les chaînes de
    diagnostic des automobiles en des interfaces IHM

    Réalisations
    ▪ Implémentation des scripts Perl pour parser des fichiers XML de diagnostic des
    automobiles et transformer les différentes mailles en des composant IHM d’eclipse
    RCP en utilisant le framwork SWT
    ▪ Maintenance de l’application : analyse des incidents

    Environnement Java, Perl, eclipse RCP, SWT, OSGi
  • Projet HR Data : Ingénieur Big Data

    aujourd'hui

    Contexte
    Le projet HR Data vise à collecter des données des différents macro-process (Formation,
    Évaluation, Gestion Administrative …) pour le but construire une base standard,
    Réalisations
    - Monitoring et analyse des incidents dans la production
    - Implémentation des nouvelles sources
    - Récupération et transformation du csv en json pour la source EVAL dans le NiFi
    - Dépôt du fichier généré par l’extract dans un S3

    Environnement : S3, kafka ,spark, scala, HDFS, Hive, NiFi, Kafka, ElasticSearch, Kibana
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