Ines BELKACEM

Industrialiser le traitement de données géospatiales à grande échelle sur Databricks avec Apache Sedona et Unity Catalog. Taches: • Pipelines Spark Scala pour la transformation de données spatiales (Open Data Enedis, départements). • Conversion WGS84 →Lambert Conique Conforme (zones CC42 à CC50) via Apache Sedona. • Identification du poste HTA le plus proche (ST_Distance, jointures spatiales optimisées). • Sécurisation des données avec Row Filters sur Unity Catalog (accès par département). • Suivi/coût Databricks : dashboard hebdomadaire DBUs, scénarios de rattachement S3. • Collaboration avec les Data/Infra/Sécurité. • Restitution via notebooks interactifs et visualisations Databricks SQL. • Environnement technique : Spark, PySpark, Scala, Git, Databricks, AWS, Docker, Agile, DBeaver.

Contexte: Mettre en place des flux d’ingestion et de traitement de données dans le cadre de la transformation digitale de Kering. Tâches: • Ingestion des données sources via Apache NiFi dans Cassandra et S3. • Traitements Spark/Scala en batch : enrichissement quotidien des données clients (scoring, segmentation, mises à jour). • Orchestration des traitements via Airflow (dépendance, planification). • Traitement temps réel via Kafka/Spark : commandes, ventes, données clients. • Tests unitaires et automatisés pour garantir la non‑régression. • Déploiement via Jenkins/Livy sur les environnements dédiés. • Indexation des données dans Solr et Cassandra pour une exposition rapide. • Animation des démos/rétros tous les 3/4 mois.

Descriptif du projet: J'ai travaillé au sein de l'équipe BigData CFT, qui est une équipe de la division ITIM de val de fontenay, notre mission est d'exploiter des données sources, les ingérer pour les insérer dans notre entrepôt de données, et les agréger pour pouvoir créer de la valeur et répondre ainsi aux besoins des opérationnels et du métier. Tâches: - Ingestion des données source et insertion dans des tables hive interne à l’équipe. - Calcul d’indicateurs concernant la fraude fiscale. - Extraction des données agrégés et assurer l’envoie des données vers la plateforme Splunk. - Gestion des incidents. - Assurer la communication entre plusieurs équipes intervenant sur le projet. - Creation de scripts pyspark pour calculer des indicateurs concernant la fraude fiscale. - Réalisation de la démo aux métiers. - Rédaction de la documentation.

Descriptif projet: J'ai travaillé au sein de l'équipe BI/BigData de G7, ma mission était de challenger le client pour chercher des indicateurs afin de les afficher dans l'espace client des chauffeurs taxi. Tâches: - Calcul d’indicateurs pour les montrer aux chauffeurs. - Exposition des indicateurs sur des dashboards chauffeurs. - Ajout et configuration d’un environnement de préprod sur une plateforme existante et gestion des conteneurs. - Ingestion des données vers un datalake postgresql. - Participation à la migration des traitements python2 vers python3. - Etude sur les solutions de stockage et d’archivage(aws et ovh). - Faire des présentations pour challenger le client. - Gestion des bugs. Compétences: Python, Java, Plpgsql, Docker, Git, Airflow

Taches: *Développer de bout en bout un projet d'automatisation de la création de reporting réglementaire pour répondre à L'Inspection Générale * Automatisation des solutions existantes * Extraction de texte à partir de PDF et d’impressions (OCR) pour faire une analyse textuelle. * Création du modèle Machine Learning utilisé (ingénierie des caractéristiques, comparaison des différents modèles ML, optimisation du modèle) * outils utilisés / guides utilisés: Tableau Desktop, tableau Prep, Python, R

Conception du module en uml, analyse du besoin client sur le module de livraison. Fonctionnalités: application de livraison automatisée suivant le modèle DEVOPS. Technologies : NodeJs, PowerShell et Team fondation Serveur

- Développement d'une solution de gestion pour les comités d'entreprises.