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Coulibaly SouleymaneCS

Coulibaly Souleymane

Data Engineer | GCP - Looker | Data Analyst

650 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Coulibaly

Ingénieur Big Data passionné du cloud, je suis spécialisé dans l'écosystème Google Cloudpour créer des solutions de données évolutives, performantes et hautement disponibles enmode batch ou en temps réel.
Big Data Processing - Processing temps réel
Déploiement des Modèles - Cycle de vie des modèles Machine Learning
Data Collection - Data Streaming
Visualisation - Pipelines ETL

N'hésitez pas à contacter pour plus d'informations sur mon profil ;)
A très bientôt
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Blent
    Data Engineer
    EDUCATION & E-LEARNING
    mai 2023 - Aujourd'hui (3 ans)
    Paris, France

    Blen.ai
    Paris
    Projet : Mise en place d’un pipeline ETL depuis une base MongoDB
    Missions :
    Stockage des données brutes dans une base MongoDB Atlas sur GoogleCloud – Créer une base de donnée Big Query avec le schéma associé – Développerun pipeline ETL en python – Automatiser le pipeline avec Airfl ow
    Stacks Techniques : MongoDB, Google Cloud, Cloud Storage – BigQuery – Python –AirFlow - Dataproc
    Projet : Mise en place d’une infrastructure Big Data pour une entrerpise de VTC
    Missions :
    Manipulation et inspections des données volumineuses sous Pyspark –Exécution des clusters DataProc sur Google Cloud – Stockage des données dansBigquery via un pipeline ETL Spark – Diff user des données en temps réel -Construction des artifacts pour les modèles sur MLFlow – Encapsulation des API dansdes conteneurs Dockers
    Stacks Techniques : Spark, Google Cloud, Cloud
    GCP MongoDB BigQuery Python 3 Apache Airflow Apache Kafka PySpark SQL
  • Jedha
    Data Engineer
    EDUCATION & E-LEARNING
    janvier 2023 - avril 2023 (4 mois)
    Paris, France
    Jedha BootCamp
    Paris
    Projet de Data Collection: Mise en place d’ETL en PySpark afi n d’alimenter ledataWarehouse Postgre
    Missions :
    Récupération des données via API ou scraping et son stockage dans descompartiment S3 AWS via le script Boto3 Python, Traitement des données volumineuses par PySpark sur la plateforme DataBricks Traitement des données
    Stacks Techniques : Databrick, Pyspark, AWS S3- SDK Boto3 – Pandas - PostGre
    PySpark , Databrick API, WebScraping PostgreSQL SQL

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4

Formations

  • Certification DATASCIENCE
    DATASCIENTEST
  • Master 2 Informatique et Système Spécialité "Stratégie Internet et Pilotage des Processus Métiers"
    Université Blaise Pascal - Clermont ferrand
    2012

Compétences

Catégories