CONSULTANT BIG DATA / DATA ENGINEER / DATA SCIENTIST /DEVELOPPEUR BACKEND/  SUPELEC 2015

COMPETENCES FONCTIONNELLE

• Analyse de besoin
• Développement Backend Python
• Développement Scala
• Test unitaire / Test d’intégration / BDD
• Analyse de données, réseaux de neurones, arbres de décision
• Optimisation mathématique
• Définition cahier des charges
• Conception architecture
• Expert Python
• Architecture
• Infrastructure, DevOps
• Monitoring, supervision en production
• Lead technique
• Développement Frontend, HTML5, CSS3, Javascript
• Infrastructure Cloud GCP
• Intégration continue, déploiement continue

COMPETENCES TECHNIQUES

 Scala, Python, Java, Caml, SQL, Matlab, Google Dataproc, Spark

• Analyse de données : Python Pandas, Numpy, Jupyter Notebook
• Machine Learning : Spark mllib, Scikit-Learn
• Big-Data : Spark, BigTable, BigQuery
• Web : Ikaaro

Depuis 2016  – ENTREPRISE   ***CONFIDENTIEL***

 Contexte :

Dans le but de créer « from scratch » une plateforme de recommendation de produits pour plusieurs acteurs majeurs du e-commerce, avec pour données initiales les interactions des utilisateurs avec les produits (achats, vues, mises au panier, etc…), j’ai travaillé sur la mise en place d’un modèle de données, le développement d’applications destinées à être déployées sur le Cloud de Google et sur l’optimisation des algorithmes de machine learning utilsés.

Au regard des contraintes de performance et de fiabilité, cette mission m’a permis d’acquérir une vraie expertise sur le développement dans un contexte Big Data.

Mission : Data Engineer/Data Scientist

 Tâches réalisées :

 • Refonte de la plateforme algorithmique de recommandation (scala, optimisation des structures de données, développement d’une API)

• Optimisation des modèles de biclustering pour la recommandation de produits pour un utilisateur donné (Google Dataproc, analyse mathématique pour obtenir de bons paramètres) 

Stack : Scala, Spark, Google Cloud Platform (Dataproc, BigTable), Python pour appréhender la donnée avec Jupyter Notebook