Nizar Ben Debba

Contexte : Au sein d'une équipe de 7 personnes travaillant en mode SCRUM, le but de la mission est le calcul et l'explication du P&L de la banque en se basant sur différentes sources de données des pricers Baccardi, Riskone et Highway. Le tout se fait dans un environnement big data et azure.

Mission :

• Intégration de notifications I2R dans le cube

• Mise en place d'une chaine composé d'un ensemble de Spark jobs et d'Api's

• Conception et développement de codes pour le traitement des notifications

• Conception et implémentation de nouveaux métriques pour l'income attribution

• Conception et développement d'Api's

• Déploiement d'API's dans AKS

• Construction d'images docker dans Harbor

• Externalisation de configs et mise en place de Spring Cloud config

• Conception et implémentation d'un job spark pour écrire des fichiers dans le lake

• Sheduling des jobs spark

• Migration d'API's vers de nouveaux clusters AKS

• Migration sok8s

• Code Review

• Release et Support

Environnement technique: Java 8, Spring, Spring boot, Spring cloud, Lombok, Git, Maven, Gradle, PostGreSQL, Junit 4, EasyMock, PowerMock, Mockito, LogBack, Cucumber, Swagger, Curl, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Jenkins, Sonar, Grafana, Azure portal, Kubernetes, HDInsight , Azure services, Key Vaults, Storage accounts, Private DNS, EventHubs, HelmChart, yaml, Azure PosgreSql, Harbor, Kerberos, Keepass, Groovy, Spark, Hive, HBase, Yarn, Oozie, Ambari, Zepplin, XlDeploy, Puppet, Shell, ActivePivot

Contexte : Au sein d'une équipe de 5 personnes travaillant en mode SCRUM, Le but du projet est d'améliorer la performance du progiciel «Calypso» de trading et de risque pour le besoin de la BNP CIB en implémentant des solutions techniques pour répondre à la monté en charge de la volumétrie de données.

Mission :

• Conception et développement de nouvelles fonctionnalités

• Installation et configuration d'Elasticsearch et Kibana

• Création de dashboard kibana et d'outils pour monitorer les performances

• Installation et configuration d'un serveur de backup pour Elasticsearch

• Implémentation en Java de l'envoi en masse des données à Elasticsearch dans un contexte multi-threadé

• Amélioration de performance du code java et des requêtes SQL

• Code Review

• Création de jobs Jenkins

• Release et Support

Environnement technique: Java 8/6, Spring, Swing, Jboss, SVN, Maven, Oracle 10g, Junit 4, EasyMock, PowerMock, Mockito, JMS, RMI, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Jenkins, Sonar, Shell, Gradle, Curl

Contexte : Au sein d'une équipe de 7 personnes travaillant en mode SCRUM, Le but du projet est de centraliser les données du marché provenant de différentes sources dans un Data Lake afin de générer de nombreux KPI de manière efficace, surveiller les performances de toute la chaîne de valeur, du Front Office à la comptabilité, en termes de risques, de délais, de qualité et de performances Répondre efficacement aux demandes réglementaires Possibilité de suivre notre production au jour le jour (qualité des données)

Mission :

• Etude du besoin et choix de la solution big data à mettre en place

• Conception de l'architecture technique

• Mise en place de Hadoop, Sqoop, Spark et Hive

• Création du projet et mise en place du socle technique

• Implémentation de différents parseurs pour des gros fichiers selon les sources

• Gestion multithreading

• Stockage des données dans Hdfs et Hive

• Stockage des données statique dans Elasticsearch

• Développement Web services REST

• Mise en place de la partie cryptage des données et filtrage des données

• Amélioration de performance

• Participation aux entretiens technique pour validation des candidats

• Evaluation de Kata des candidats

Environnement technique: Java 8, Git, Maven, Hadoop, Sqoop, Spark, Hive, Oozie, Spring Security, Spring Test, Jasypt, Windows, Linux,Elasticsearch, Hue, Jenkins, Hortonworks, Lombok, Kibana, Swagger, Logstash