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Lyes HLH

Lyes H

Supermalter

Data Engineer

550 €/jour
4 projets
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Lyes

Passionné par l'ingénierie de la data et des nouvelles technologies, je possède une forte capacité d’analyse et de synthèse. Mes compétences techniques me permettent de concevoir des solutions industrielles avec des technologies Innovantes.

Périmètre:
- Traitement des données: extraction, transformation, enrichissement, agrégation et
chargement
- Mise en place des solutions qui traitent des variétés de sources de données
- Création et maintien des pipelines de données sécurisé
- Mise en place des contrôles de cohérence et qualité des données
- Ingestion des données dans le Datalake
- Packaging des livrables, gestion de la configuration et des référentiels du projet
- Chiffrage des développements
- Analyse et spécification des besoins
  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Notions

  • Français

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Crédit Agricole Corporate & Investment Bank
    Data Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    octobre 2019 - décembre 2021 (2 ans et 3 mois)
    Saint-Quentin-en-Yvelines, France
    OMP (Outil Mutualisé de Provisionnement) un outil basé sur
    Moody’s Analytics permet de calculer les provisions sur les encours
    bancaires pour les différentes entités du Groupe Crédit Agricole.

    - Mise en place des traitements de contrôle de données.
    - Automatisations des extractions des données après chaque
    étape de calcul du workflow.
    - Automatisation de l’ingestion des données dans le DATALAKE.
    - Mise en place des traitements Talend.
    - Ordonnancement des traitements.
    - Intégration des étapes de calcul dans le workflow de calcul.
    - Packaging et déploiement des solutions.
    - Analyse des spécifications de besoin.
    Talend DI Spark 2.2 Hadoop (HDFS) Java 8 SQL PL/SQL Git Maven 3
  • Crédit Agricole Assurances
    Consultant Data Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    février 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 4 mois)
    Refonte des déclaratifs réglementaires à destination de
    l'administration fiscale (DGFIP) et l'union retraite
    FICOVIE Annuel, Information Épargne Retraite, Échange Automatique d'Information

    - Contrôle qualité et cohérence des données;
    - Extractions des déclarations au format XML ;
    - Ingestion des données dans le DATALAKE;
    - Mise en place des règles de gestion Métiers;
    - Tracking des étapes du Workflow;
    - Ordonnancement des traitements;
    - Gestion des référentiels du projet;
    - Packaging et déploiement des solutions;
    - Analyse des spécifications fonctionnelles détaillées;
    Spark 2.2 Hadoop (Hive, Oozie, Hdfs) Java 8 Hive QL Script Shell Cucumber XML/XSD Jenkins Git Maven 3

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