Idir MERAKEB

• IPaaS self-service « WebMethods » : mise en place d’une plateforme self-service pour centraliser l’ensemble des flux d’intégration de données entre les modèles de données d’EDF et ses filières afin d’homogénéiser et de standardiser les outils et les processus d'intégration de données au sein de IPN. - Emergence et cadrage du besoin (contexte, périmètre, dépendances, objectifs, planification) de l’offre de service. - Conception de l’architecture au niveau fonctionnelle, applicative (Cloud et On Premise). • DIING : Référentiels de Données d'Intérêt pour l'Ingénierie Nucléaire Généralisée. - Elaboration des scénarios d’architecture de consommation des données DIING. - Modélisation des flux de données en collaboration avec les équipes opérationnelles (direction des achats globale ‘DAG’ et Données d'Intérêt pour l'Ingénierie Nucléaire Généralisée ‘DIING’). - Mapping et transformation de données. • Interfaçage entre PLED et Kafka. - Etude de faisabilité de découplage des applications utilisant la Plateforme d’échange de données ‘PLED’ pour répondre aux problèmes d’interruption des services en utilisant Kafka. Réalisation: - Conception d’architecture fonctionnelle, applicative et technique. - Cadrage des besoins - Intégration des données avec WebMethods, API, Digital PaaS. - Prise en compte des contraintes cybersécurité et de RGPD dans les architectures. - Rédaction et présentation de la solution à la design autorité. - Participation et Organisation des ateliers de travail avec les différents partenaires. - Définition et collecte des besoins en données métiers. - Définition des patterns d’intégration de données. - Conception des modèles de données métiers.

• Plateforme d’intelligence artificielle « Dataiku DSS » : - Mise place d’une plateforme DataLab IA «Dataiku DSS» On-premise et sur le Cloud AWS pour les besoins d’industrialisation critiques. - Construction des cartographies de l’ensemble des flux et fonctionnalités de la plateforme IA. • Plateforme de données Analytics (PDA) avec Snowflake dans le Cloud AWS : - Mise place d’une plateforme data Analytics permettant d’accueillir tous les projets BI & Data Analytics de GRDF dans un environnement sécurisé et gouverné afin de mieux valoriser et expoiter le patrimoine de données de l’entreprise, plateforme construite avec Snowflake. • New ROC : Master Data Management – Mise en place du Référentiel des Organisations de GRDF: Afin d’uniformiser les données des organisations, GRDF souhaite la mise en place d’un nouveau Référentiel unique pour répondre aux enjeux de GRDF en termes de qualités de données. - Mise place d’une plateforme Master Data Management avec Semarchy on premise. • Proof Of Concept - POC: - Réalisation des POC d’étude et de faisabilité des solutions (Starburst /Trino) Réalisation: - Conception d’architecture fonctionnelle, applicative et technique. - Suivi des projets à enjeux data dans l’élaboration et les phases de réalisation des architectures applicatives. - Intégration des données avec Kafka, Informatica, ETL. - Prise en compte des contraintes cybersécurité et de RGPD dans les architectures. - Rédaction du document Application Solution Design (ASD). - Cartographie (solutions, des données, modèles et les flux d’échanges). - Participation aux revues d’architecture. - Application et respect des patterns, normes, bonnes pratiques. Environment: AWS, VMware, Data Mesh, MongoDB, Kafka, Semarchy, Dataiku DSS, Snowflake, Airflow, BDT, Informatica, ETL, API, Trino, Drawio, Archimate, Apache Superset

Projets: • Traçabilité fraude • Agrégateur des interactions • V360 - REST APIs (Corporate et Retail) • Monitoring d’application • Move to Cloud Réalisations: • Agrégateur des interactions : - Contribution aux choix d’architecture. - Conception de l’architecture applicative et technique. - Modélisation des évènements Kafka en respectant les standards de la Bnp. - Modélisation des documents MongoDB. - Support au développement d’une application de collecte des interactions des voix entrantes des clients avec la banque afin d’avoir une vision unifiée et centralisée permettant de reconstruire l’historique des échanges des clients avec la BNP pour mieux connaitre et satisfaire le client. - Support au développement de restitutions interactions des clients en développant une API Rest. • Traçabilité: Traçabilité des actions des utilisateurs pour améliorer l’efficacité de la lutte contre la fraude. - Historisation des anciennes données de la traçabilité: - Audit des différents supports de stockage des données de la traçabilité. - Mise en place d’une nouvelle Architecture d’Ingestion, collection, stockage et exposition des nouvelles traces produites par les différentes applications métiers. • V360 (Corporate et Retail): Connaissance Client - Rationalisation et enrichissement des données Référentiel Personnes pour offrir un accès et une Recherche simplifié aux données clients - Mise en place de nouveaux Endpoint API pour l’enrichissement de la connaissance client • Move to Cloud - Migration des applications existantes vers Cloud. • Monitoring et Alerting application avec Splunk. • Mise en place des pipelines CI/CD. • Etude de réduction d’impact Mainframe. Environnement : IBM Cloud, Cloudera CDP, Scala, Java, Python, SQL, Spark, Kafka, Flink, Spring Boot, MongoDB, Cassandra, Postgres, Airflow, REST API, Docker, Kubernetes, CI/CD, GitLab, Jenkins, Nexus, Helm, Safe.

Compétences : Java, Spark, Hive, HDFS, Hbase, Nifi, Bash, Oozie, Git

Compétences : Scala, Java, Hadoop (Hdfs & MapReduce), Spark

Compétences : Java, SQL, Unix, Shell, DB2, Oracle