Hamouni mourad

Participation à l’industrialisation d’une solution permettant d’attribuer un score environnemental (sous forme de couleur) à chaque projet de financement, afin de mesurer son impact climatique. Réalisations clés : • Conception, implémentation et déploiement des jobs d’ingestion, de traitement et de chargement de données dans le Data Lake à partir de sources multiples. • Développement et optimisation de pipelines de données distribués avec PySpark sur Cloudera / Hadoop. • Gestion des livraisons et déploiements sur les différents environnements (Dev, Bench, Prod) via XLdeploy, Jenkins et Control-M. • Contribution à la mise à disposition de datasets fiables pour les outils d’analyse et de reporting (Indexima,Oracle, Power BI). • Développement d’un nouveau flux de données en Scala Spark pour un nouveau projet, • Participation à la migration de la solution vers une librairie Python interne de Natixis, utilisée par l’ensemble des équipes Big Data, permettant de gérer : - la création et la mise à jour des tables, - les transformations génériques des données, - la gestion des pipelines - la gestion centralisée des logs et du monitoring, Environnement technique : Cloudera, Hadoop, PySpark, Scala, XLdeploy, Jenkins, Control-M, Bitbucket, Indexima, Power BI, Jira

Participation à la refonte du SID, migration de la solution SAS vers le cloud Azure/Databricks Env Technique: Big Data: Pyspark,spark streaming , spark SQL, Databricks, Talend Big data Cloud: Azure Dataviz: Microsoft Power BI Web Development: Python ,Drupal, SAS SGBD: PostgreSQL autre: Redhat, Docker,Delta Lake

Mission : Intégration à la Factory Big Data pour participer à des projets internes, acquérir une expérience pratique des technologies Big Data et contribuer à l’optimisation de traitements de données à grande échelle. Réalisations clés : • Participation aux projets internes de la Factory Big Data , en apportant des solutions concrètes pour le traitement et l’analyse de données massives. • Développement de scripts en Python pour réaliser une étude comparative entre Pandas DataFrame et Spark DataFrame, afin d’évaluer les performances et la scalabilité pour différents volumes de données. • Manipulation de Hadoop, Hortonworks, Spark, Scala et Python, avec mise en pratique de concepts de traitement distribué et optimisation de performances. • Utilisation de Pandas et Spark DataFrame pour l’analyse et la transformation de données, et application des bonnes pratiques pour le traitement de gros volumes. • Introduction aux outils de sécurité et gouvernance des données avec Ranger. Environnement technique : Hortonworks, Hadoop, Spark, Scala, Python, Pandas, Ranger

J'ai travaillé en tant que développeur MCO sur le RUN du projet ANTAI dans le domaine fonctionnel cœur. Ce projet dispose d'un grand nombre d'applications complexes et variés (80 app), de public différents et d'une pression constante et conséquente du client. Principales missions: - Correction des anomalie logiciel - Analyse des impacts liés aux anomalies et les incidents - Faire des reprises de données - Proposition d’évolution et amélioration continue visant à simplifier /automatiser les activités des équipes support/MCO/EXPLOITATION. - Participation au plan de test et les recettes avec le client. Environnement technique: JAVA/2EE, SPRING, HIBERNATE,MYSQL,JPA, LINUX, GIT, SVN,Jenkins,Shell.

les principales missions: MCO et l’évolutions des applications au sein du centre de service de capgemini pour le compte de la Douane Française Environnement Technique: Java/J2EE, STRUTS2, SPRING, HIBERNATE, JBOSS, Eclipse, SVN, Maven, Sonar, PostgresSQL.

Développement d’application qui permet de surveiller l’activité et le niveau de formation des opérateurs quotidiennement via une interface web • Réalisation du cahier des charges • Analyse et conception de solutions • Développement de la Solution Environnement Technique : Visual studio 2015, C#, Microsoft.NET, ASP.NET MVC 5, IIS, SQL SERVER 2014, Entity Framework, Bootstrap, JQuery.