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Edouard StrauserES

Edouard Strauser

Développeur Scala Spark Big Data

700 €/jour
7 projets
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Edouard

Développeur scala, je m'intéresse surtout aux technologies Big Data : Spark, kafka, cassandra, mongoDB, etc.
Je m'intéresse beaucoup au métier et au produit, et j'aime challenger les besoins afin d'obtenir le meilleur résultat pour mon client.
De nature très sociable et non conflictuel, je m'intègre très facilement dans les équipes dans lesquelles je travaille.
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Malt
    Data-Ingénieur
    AGENCE & SSII
    mai 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 1 mois)
    Paris, France
    Ingestion de données de provenances multiples (PostgreSQL, Kafka, Mongo, ..) par des jobs Spark/Scala ou Spark/Python, dans un Datalake construit autour de BigQuery, Google Cloud Storage et Kubernetes, le tout orchestré par Airflow
    Google cloud AirFlow Scala Spark Python Kafka Big Query
  • Mutuelle Nationale Territoriale - MNT
    Développeur Back-End Scala / Play2
    SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
    février 2019 - avril 2020 (1 an et 2 mois)
    Paris, France
    - Développement d’un back-office api REST construit autour d’une architecture événementielle Kafka
    - “Railway Oriented Programming”
    Apache Kafka Scala MongoDB cats play PostgreSQL
  • Groupe La Poste - Colissimo
    Développeur Scala Spark Big data
    EDITION DE LOGICIELS
    mars 2017 - septembre 2018 (1 an et 6 mois)
    Issy val de seine
    Métier : Tracking des colis
    Technologies : Spark streaming, Scala, SBT, Kafka, Cassandra, Jenkins, Gitlab, Graphana, JIRA, ...
    • Développement d’un framework sous formes de mini-librairies modulaires autour de spark, kafka, cassandra, avro, protobuf et akka-http utilisées par plusieurs équipes.
    • Développement d’application spark streaming de traitement des données avec gestion de multiples topics kafka, multiples schemaRegistry confluent avro, cassandra multi DC, accompagnée d’une application API play de gestion des rejets / rejeux.
    spark scala sbt kafka cassandra akka http avro jenkins spark streaming gitlab jira protobuf graphana kibana prometeus

Avis

5,0

sur 7 évaluations

P

Paul

Ledger

Avis laissé le 28.05.2021

P

Paul

Ledger

Avis laissé le 28.05.2021

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Formations

  • Master en BioInformatique
    Paris-Diderot Paris VII
    2012

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