Acerca de Pierre-Edouard
Ingénieur en Télécommunication de formation, je travaille depuis ma sortie d’école dans le Big Data et le NoSQL en tant que Data Engineer. J’évolue principalement dans les ecosystèmes Hadoop, Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud afin de mettre en place les projets Big Data de la conception à l’industrialisation.
Je suis particulièrement autonome et doté d’une forte sensibilité métier ce qui me permet de toujours replacer les besoins techniques dans leur contexte. Mon expérience dans les petites structures m’a doté d’une grande sensibilité à la méthode agile ainsi que des capacités d’assimiler rapidement les nouvelles technos.
Je suis spécialement attaché à l’industrialisation des projets, ce passage délicat du Proof Of Concept à la production. C’est pour moi l’étape critique de chaque projet.
Mes compétences principales sont les suivantes:
- Ecosystèmes: Hadoop, Google Cloud, AWS
- Langages: Java (+++), Python (+++), Nodejs (++), Scala(++), Rust(+)
- Bases de données: PostgreSQL, Redis, MongoDB, Elastic Search, Druid, Neo4j, Hadoop: Kafka, HBase, Hive
- types de projets: Flux de données en Batch ou temps réel, Webservices, Architectures lambda, Kappa et Datalake, stack ELK, Migration vers le cloud
- Les petits plus: Spark, Storm, Kubernetes & Docker, Ansible, Terraform, Jenkins
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Paris (hasta 50 km)
Experiencia
- Smart AdServerData EngineerEDICIÓN DE SOFTWAREoctubre de 2021 - Hoy (4 años y 8 meses)Paris, Francia- Optimisation de pipeline Flink vers Google Storage (Scala)- PoC et estimation des coûts de fonctionnements futurs pour la migration de pipelines existants à haut volumes vers Google Cloud (BigTable, Dataflow, BigQuery)- Mise en place des nouvelles infrastructures sur Google Cloud via Terraform
- ONTEX SANTE FranceData EngineerSALUD & BIENESTARenero de 2020 - mayo de 2021 (1 año y 5 meses)Levallois-Perret, Francia- Conception, Développement et Évolution de la Data Warehouse des services Little Big Change en collaboration avec les équipes business et Web. (PostgreSQL, Python, pySpark, AWS et Docker via Terraform)- Conception, développement et évolution de la Data Warehouse du service A Lovely Day- Analyse de données à l’aide de Python et Panda
- Capgemini Technology Services
En Malt
Mission Conception/AMOA Hadoop chez EDF CommerceENERGÍAdiciembre de 2018 - diciembre de 2019 (1 año)Puteaux, France- Analyse des besoins Big Data d'EDF et collaboration à la réponse de Capgemini à l'appel d'offre- Architecture, Conception et mise en production de systèmes de recueil de consentements dans le cadre de la RGPD (HBase, Spark, Kafka, Elasticsearch, Kibana)- Architecture, Conception et mise en production de systèmes de calcul de scores et de coûts liées aux données de navigation, de performance et de coûts de l'ensemble des campagnes de publicité en ligne EDF (Oozie, Spark, Elasticsearch, Hive, HBase, HDFS)- Analyse, Qualité de Données et automatisation des contrôles de qualités de donnée au sein des différents pipelines existants
Reseñas
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