À propos de Pierre-Edouard
Ingénieur en Télécommunication de formation, je travaille depuis ma sortie d’école dans le Big Data et le NoSQL en tant que Data Engineer. J’évolue principalement dans les ecosystèmes Hadoop, Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud afin de mettre en place les projets Big Data de la conception à l’industrialisation.
Je suis particulièrement autonome et doté d’une forte sensibilité métier ce qui me permet de toujours replacer les besoins techniques dans leur contexte. Mon expérience dans les petites structures m’a doté d’une grande sensibilité à la méthode agile ainsi que des capacités d’assimiler rapidement les nouvelles technos.
Je suis spécialement attaché à l’industrialisation des projets, ce passage délicat du Proof Of Concept à la production. C’est pour moi l’étape critique de chaque projet.
Mes compétences principales sont les suivantes:
- Ecosystèmes: Hadoop, Google Cloud, AWS
- Langages: Java (+++), Python (+++), Nodejs (++), Scala(++), Rust(+)
- Bases de données: PostgreSQL, Redis, MongoDB, Elastic Search, Druid, Neo4j, Hadoop: Kafka, HBase, Hive
- types de projets: Flux de données en Batch ou temps réel, Webservices, Architectures lambda, Kappa et Datalake, stack ELK, Migration vers le cloud
- Les petits plus: Spark, Storm, Kubernetes & Docker, Ansible, Terraform, Jenkins
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Smart AdServerData EngineerEDITION DE LOGICIELSoctobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 8 mois)Paris, France- Optimisation de pipeline Flink vers Google Storage (Scala)- PoC et estimation des coûts de fonctionnements futurs pour la migration de pipelines existants à haut volumes vers Google Cloud (BigTable, Dataflow, BigQuery)- Mise en place des nouvelles infrastructures sur Google Cloud via Terraform
- ONTEX SANTE FranceData EngineerSANTÉ & BIEN-ÊTREjanvier 2020 - mai 2021 (1 an et 5 mois)Levallois-Perret, France- Conception, Développement et Évolution de la Data Warehouse des services Little Big Change en collaboration avec les équipes business et Web. (PostgreSQL, Python, pySpark, AWS et Docker via Terraform)- Conception, développement et évolution de la Data Warehouse du service A Lovely Day- Analyse de données à l’aide de Python et Panda
- Capgemini Technology Services
Sur Malt
Mission Conception/AMOA Hadoop chez EDF CommerceENERGIEdécembre 2018 - décembre 2019 (1 an)Puteaux, France- Analyse des besoins Big Data d'EDF et collaboration à la réponse de Capgemini à l'appel d'offre- Architecture, Conception et mise en production de systèmes de recueil de consentements dans le cadre de la RGPD (HBase, Spark, Kafka, Elasticsearch, Kibana)- Architecture, Conception et mise en production de systèmes de calcul de scores et de coûts liées aux données de navigation, de performance et de coûts de l'ensemble des campagnes de publicité en ligne EDF (Oozie, Spark, Elasticsearch, Hive, HBase, HDFS)- Analyse, Qualité de Données et automatisation des contrôles de qualités de donnée au sein des différents pipelines existants
Avis
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Formations
- Diplôme d'ingénieurTelecom SudParis2014Spécialisation «Communication Networks and Services» en 3ème année portant sur la connaissance des réseaux fixes et mobiles de dernière générations ainsi que sur la conception de services innovants exploitants ces nouveaux réseaux