Charles Atangana Bikouna

Contexte Au sein de l’équipe SI & Data je suis le référent Data Engineer sur l’architecture et le déploiement des pipelines de données de Finances (eFront, hubspot etc..) Actions :  Refonte et Architecture de l’infrastructure Data (Airflow/Composer, Cloud Storage, DBT, Bigquery)  Optimisation et modélisation SQL des pipelines de données (DBT, Bigquery)  Développement python et implémentation de l’alerting des DAGs Airflow (Composer)  Gestion de l’infrastructure Cloud via terraform/terragrunt  Versionning de code et Mise en place de la CI/CD via Gitlab Environnement Technique : GCP, ELT, Bigquery, DBT, Python, Terraform,/Terragrunt SQL, Gitlab, Airflow/Composer

Contexte Au sein de l’équipe Data Plateforme de la direction Data & Innovation je travaille sur la Data Analyse et implémentation des pipelines de données (Retail, CRM …). Actions : ❖ Refonte et Optimisation des requêtes SQL Bigquery pour les Pipelines de données existantes avec Dataform (SQLX) ❖ Data Analyse et Implémentation de nouvelles pipelines de données avec Dataform (SQLX) ❖ Developpement Python d’endpoints Cloudrun ❖ Gestion de l’infrastructure Cloud via terraform ❖ Développement en mode Agile Scrum sur JIRA Environnement Technique : GCP, ELT, Bigquery, Dataform, Python, Terraform, SQL, Agile JIRA, Azure Devops

Contexte Au sein de l’équipe Datafactory & Innovation de la direction Data & IA je travaille sur l’architecture et le déploiement sur le cloud GCP de la Datafactory, qui est un entrepôt de données disponibles en temps réels et en batch pour les différentes BU. Actions : ❖ Etudes et implémentation d’architectures de pipelines de données ❖ Architecture et Implémentation de la réplication des données de Cloud SQL(Postgres) à Bigquery à travers Cloud Workflow et Cloud Run ❖ Développement Python d’API REST (fastAPI) pour endpoints Cloud run ❖ Développement python et Déploiement de modèles de machine learning sur Vertex AI ❖ Développement python de Pipeline Pyspark via Dataproc ❖ Développement de pipeline ELT avec DBT pour calcul de Datamart sur Bigquery ❖ Développement de Dashboard Looker Studio ❖ Gestion d’infrastructure Cloud via Terraform ❖ Versionning du code et CI/CD via Gitlab , Cloud Build et Ansible ❖ Développement en mode Agile Scrum sur JIRA Environnement Technique : GCP, ELT, Bigquery, Terraform, DBT, SQL Python, Postgres, Agile JIRA, Gitlab, CI/CD, Ansible, Tests unitaires

Contexte Au sein de l’équipe D4B de la DSI du VEDIF, je suis en charge du développement sur les activités de BUILD et RUN des différentes BU dans un environnement Google cloud Platform et Onpremise Actions :  Développement SQL pour les flux ELT vers Bigquery sur GCP  Développement Python des Cloud Function/Cloud Run sur GCP  Mise en place des Tableaux de bord Datastudio sur GCP  Tâches Admin sur GCP  Orchestration des JOB avec Control-M  Développement des flux ETL avec ODI (Oracle Data Intégrator)  Développement SQL et MAJ des tables du Datawarehouse sur Oracle  Développement en mode Agile Scrum sur JIRA Environnement Technique : GCP, ELT, ETL, Dataviz, SQL,Python,ODI, Oracle, GCP, Control-M, Agile JIRA

Au sein de l’équipe SI, le projet consiste à la mise en place d’un Chatbot pour le site web de l’entreprise (Banque Populaire), par l’implémentation d’APIs REST à travers des algorithmes de machine Learning et techniques de stockage NoSQL, le tout dans un environnement Dockerisé. Actions : • Développement d’une chaine de TextMining : nltk avec Python • Extraction des NER des questions utilisateurs : RegEx, Spacy, GeoText avec Python • Implémentation d’algorithmes (RandomForest , LogisticRegression) pour la classification textuelle des questions utilisateurs :SickitLearn avec Python • Stockage des données avec BDD NoSQL : MongoDB avec mongoengine (Python) • Développement d’APIs REST avec Flask/Flask_Restplus (python) • Mise en place d’un environnement (Docker) multiservice pour applications de Chat Messagerie : Nginx+Flask+MongoDB+redis • Tests unitaires et CI/CD avec Jenkins+Sonarqube • Développement en mode Agile Scrum Environnement technique : Machine Learning, NLP, MongoDB, Python, Docker, Linux

Réalisations : Dans le cadre du projet de modernisation du réseau d'Orange, le projet consiste à l’optimisation radio des sites 4G modernisés ALU vers NOKIA à travers l’analyse des KPIs et des paramétrages réseaux. Actions : • Suivi des performances KPIs à l'issue du swap • Troubleshooting sur les dégradations KPIs post OP • Optimisations Radio à travers des actions de Tuning de paramètres • Pilotage des activités des entités NOKIA du Portugal dans le cadre du Projet Environnement technique : OSS NetAct Nokia, SI Orange : Osiris pour la Dataviz

Réalisations : Dans le cadre du projet de mutualisation du réseaux mobiles de SFR et Bouygues Télécom, le projet consiste à l’étude radio et l’audit de l’exécution des règles d’ingénieries des sites mutualisés déployés. Actions : • Plans de voisinage Atoll des sites mutualisés • Outil Access pour l’implémentation du voisinage des sites mutualisés • Mise en forme du livrable pour injection dans les référentiels et OMC • Check des Livrables (ressources radio) Constructeurs (Huawei & Nokia) • Audit des Ingénieries d’exécution des sites mutualisés. • Injection des données dans le référentiel radio de SFR Environnement technique : SQL-Access, SI SFR : Océan (Référentiel Radio)