Mounaim Ezraidi

Projet Garliq / ALM CENTRAL — Transformation stratégique et refonte vers des technologies Big Data pour le calcul distribué des métriques financières critiques (NIM, NPV, Liquidité, LCR/NSFR). - Architecture technique projet & Conception : conception from scratch de solutions Big Data distribuées à grande échelle pour le calcul de métriques réglementaires critiques sous fortes contraintes de volumétrie et de résilience. - Développement Spark avancé : implémentation de jobs Spark distribués (Scala, Python, Java) pour l'ingestion, le nettoyage, le calcul distribué et la transformation de données financières massives. - Optimisation & Tuning (+60%) : analyse fine des plans d'exécution Spark (Spark UI, DAG), optimisation de la mémoire, partitionnement dynamique et salting pour éliminer le data skew, gain de performance supérieur à +60% sur les calculs ALM critiques. - Ingestion & Harmonisation multi-sources : conception de pipelines d'intégration unifiés pour agréger des données hétérogènes issues de multiples systèmes amonts. - APIs REST Référentiels : développement et exposition d'APIs REST sécurisées pour l'interrogation en temps réel des référentiels. - Leadership technique & Mentoring : encadrement technique et mentoring continu d'une équipe de Data Engineers répartie entre la France et l'Inde. - Cadrage & Co-conception : collaboration avec Business Analysts et Architectes pour traduire des règles de gestion financières en implémentations techniques. - CI/CD & Industrialisation : pipelines automatisés via GitHub Actions et JFrog Artifactory ; migration des pipelines Jenkins. - Migration vers Databricks: Migration du projet vers Databricks pour certaines entitées aprés atteinte de limite des ressources deployés dans le cluster cloudera (MVP) avec des tables ICEBERG pour la bonne gestion du changement du schéma Environnement technique : Spark 3, Scala, Python, Java, Databricks, Hive, Hadoop/HDFS, AWS Cloud, Airflow, GitHub Actions, Jenkins, JFrog, Jira, Git

DopDor : Dans le cadre du programme Apollo, ce projet a été mis en place pour le calcul quotidien du Day one Profit et Day one Reserve (PnL et Réserves associés aux trades) Taches :  Développement en Spark/Scala des nouvelles fonctionnalités  Conception et développements des pipelines pour l’intégration des données sources.  Optimisation du code existant en spark/scala.  Rédaction des documents techniques (bonne pratiques, benchmark des technos…)  Revu du code et validation des développements des Data ingénieurs  Encadrement des 2 équipes Data ingénieur en France et Porto  Participation à la mise en place des méthodes DevOps pour les livraisons Environnement technique : Spark, Hive, Kafka, Hadoop/HDFS, Jira/TFS, Git, Control-M, XLDeploy, XLReleas, Nexus, Jenkins, Sybase, Scala

CLK : Projet de centralisation des différentes collectes des flux des entités au sein de la Société Générale : BDDF, Crédit du nord, GTPS… Tâches :  Développement des pipelines/traitements Big data des nouveaux flux et évoluer l’existant.  Migration des projets existant dans le nouveau socle Big Data LUCID  Développement de meilleures méthodes de la mise en place des collectes des flux  Encadrement et support des Data Engineers en Inde et en France  Revue du code et validation des développements.  Coordination avec les pilotes des différents projets pour la mise en place des évolutions et assurer le suivi technique des projets.  Rédaction des supports techniques pour les Data Engineers et les bonnes pratiques. - Environnement technique : Cloudera, AWS, Spark, Hive, Oozie, Hadoop/HDFS, Jira, Git, Control-M, Crontab, Nexus, Jenkins, Bash , Scala, Sqoop

Regulatory Initial margin est un moteur de calcul du département Natixis Risks, qui permet de produire chaque jour des rapports avec les ‘IM’ pour les contreparties de ‘New-York, Asie et Paris’ à partir des positions et sensibilités éligibles, ainsi que des simulations sur des positions ou sensi personnalisés. Tâches :  Participer à l’évolution de l’architecture applicative/technique du projet.  Conception et développement des jobs d’ingestion et de transformation des données (Positions, sensibilités, trades, référentiels…)  Développement et mise en place des évolutions du moteur de calcul Risk en Spark/scala  Mise en place du data model pour la deuxième version du moteur de calcul de risk.  Accompagner l’équipe IT au sein du projet.  Préconisation des solutions techniques et validation de leur mise en œuvre.  Encadrement/Formation technique des data ingénieurs de l’équipe. - Environnement technique : Cloudera/Hortonworks, Spark, Hive/Tez, Hadoop, XLDeploy, XLRelease, Jira, Agile, Git, Control-M, Nexus, Jenkin, JAVA, Scala, ServiceNow

Création d’une nouvelle offre CAL&F de financement à court terme à destination des PME/TPE via la création d’une plate-form Big Data et la mise en place d’un moteur de calcul du scoring client, facture, acheteur et du fraude. Rôle : Tech Lead Big Data Réalisations  Responsabilité de l’équipe de 4 développeurs Big data.  Développement et la mise en place des socles des briques Ingestion et traitements des données dans le cluster Big Data.  Développement de l’outil de la génération du code d’ingestion à partir des schémas en entrée.  Définition et la mise en place de la structure multi-environnements au sein du cluster  Proposition d’architecture Data et rédaction des spécifications techniques.  Participation à la conception et la rédaction du dossier d’architecture  Participation à la validation des choix technologiques  Validation des développements/Revue du code  Intégration et optimisation des algorithmes de Scoring et détection de Fraude en PySpark  Automatisation des jobs du déploiement et de traitement des données via Jenkins  Support Technique de l’équipe. Envir. Technique : - Cluster avec distribution MapR 5.2 - Hadoop, Spark, Hive, HBase, Mapr-DB, Drill, Mapr-FS, Hue, NoSQL - Script Shell, Python, Scala - ElasticSearch, Kibana, Logstash

Intervention sur la conception, la mise en place et le développement des projets Big Data avec différentes distributions ( MapR, HortonWorks, Cloudera...), maitrise des différents outils de l’écosystème Hadoop (MapReduce, Hive, Pig, HBase, Flume, Kafka, Sqoop, Drill, Spark…)

Digital Transformation Program (DTP) Migration et Centralisation des différents projets HSBC (France, UK et US) dans une seule plateforme Big Data HortonWorks, chaque projet se base sur différentes technos ( AS400 DB2, Oracle, TeraData…) Réalisations  Analyse et rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques.  Coordination avec les différentes équipes projets pour préparer la migration vers le cluster Big Data.  Mise en place des solutions techniques pour la migration des différentes sources (AS400, Oracle, TeraData…)  Développement des socles de base pour la migration des données vers le cluster Big Data (Sqoop, Hive, Hadoop….)  Suivi et support technique pour l’équipe de développement Big Data en Inde  Validation des livrables et développements/ Revue du code  Préparation et animation des workshops. Envir. Technique : - Cluster avec distribution HortonWorks - Hadoop, Sqoop, Hive, HBase, Spark, Hue - AS400, Oracle, TeraData - Script Shell - Agile Scrum

Réalisation d'un Pilote et d'une architecture de mise en œuvre d'une solution Big Data (MapR, Hadoop, Spark ) : Réalisations  Participer aux travaux de conception d'architecture et les choix technologique  Développement des Mappings et Workflows Informatica 10 pour la collecte et l’intégration des nouveaux flux des données bancaire (Fichiers Plats)  Développement des scripts Sqoop et l’automatisation pour l’ingestion des données  Participer aux tests du pilote.  Rédaction des spécifications techniques.  Migration et contrôle des bases de données bancaires vers la plate-forme Big data.  Identification et planification des tâches dans des Sprints. Environnement Technique : - Cluster avec la distibution MapR - Informatica PowerCenter 10 edition Big Data - Hadoop, Sqoop, Mapr-FS, Hive, Drill, flume, Spark, Kafka, Hue, MCS - Linux, Script Shell - Méthode Agile avec TFS (Team Fondation Server)

Développement du système d’information et l’application web responsive de la nouvelle banque « Agence France Locale » destinée aux collectivités. - Identifier et analyser les besoins fonctionnels et techniques. - Développer des fonctionnalités au cours des sprints avec des nouvelles technologies. - Concevoir et mettre en œuvre des solutions techniques. - Mettre en place d’un système de Monitoring en utilisant des outils Big Data. Compétences développées : JEE, Spring-boot, Ember.js, Elasticsearch/LogStash/Kibana, JavaScript, Bootstrap

Développement pour AIRBUS du système transnational intégré qui collecte et centralise les données sur les composants des différentes configurations d'avions et assure la gestion du changement et de la certification. - Analyse et correction des anomalies et régressions remontées par les testeurs. - Analyse et vérification de la cohérence des données migrées entre les bases de données. - Automatisation des scriptes de génération des requêtes SQL. - Mise en place de la plateforme d’intégration continue pour la version 15.1 Compétences développées : JEE, Struts, PDMLink, Oracle 11g, SqlDeveloper, Agile, Eclipse, Debug