Philippe Vandendriessche

Pilotage des Flux au sein de la division. Management 10 personnes En tant que Product Owner je participe activement à l’ensemble des initiatives en vue de réduire les dettes techniques, notamment l’obsolescence, tout en alimentant et priorisant les sujets Flux, MCO et RUN Environnement technique : Stambia, Semarchy XDI, MDM, Kafka Connect, Cloud Aiven, Cloud SFR, Cloud Azure, CI/CD, Terraform, Jira, JQL, Grafana, DataDog, Opcon

Réalisation d’une approche IA dans les métiers d’architecture Data. Mes réalisations : • Réalisation d’un software d’interrogation des métadonnées d’une entreprise en langage naturel pour permettre au business d’élaborer plus rapidement leurs besoins, de connaître plus finement la qualité de donnée ainsi que les paramètres propres à cette données : sa distribution, les volumes concernés… et leur permettre de mieux gouverner cette donnée. • Réalisation d’un développement en vue de générer de façon automatique un fichier d’acceptance représentatif de la donnée sur la base de la connaissance du contenu de cette donnée. Environnement technique : • Cloud AWS, Python, Scikit-learn, PyTorch, RAG, TensorFlow, VS Code • CI/CD, Docker, Kubernetes, MSK, EKS, Kafka, Gitlab, Redshift, S3, Boto3, Helm

Sélectionné lors d’un appel d’offre, je remplis mes fonctions d’architecte sénior afin de conduire la mise en place de la plateforme Data Matériel au sein de la SNCF. Cela m’amène à : - être force de proposition sur les composants qui peuplent le socle de la plateforme, - mettre en place les procédures d’industrialisation incluant les bonnes pratiques en matière d’usine logicielle, - influer sur les procédures et organisations. - accompagner les projets par l’exemple. Je conçois donc les différentes briques logicielles et architecturales jusqu’au déploiement en production. - à exploiter, de façon concrète, les multiples technologies utilisées telles que : MSK, EKS, EUL, Gitlab, Redshift, S3, Boto3, Docker, Kubernetes, Helm, Databricks, sur des supports logiciels variés tels que Java, Scala, Spark, Python (mise en place de briques transverses). > Ceci dans un contexte Cloud AWS, BigData, Sparks, Scala, Python, Power BI

DDPL(Digital Data Product Leader) run transverse. Intégré à l'équipe data de Leroy Merlin, j'ai pour mission la conduite de l'équipe (suivi, organisation et mise en place de projets) Dans un environnement Stambia GCP, j'ai participé à la migration de Teradata vers GCP avec ADEO et actuellement initie la migration de Vectorwise vers Avalanche pour des produits Leroy Merlin. Management Agile Techniques GCP, Jira, Stambia

> Je participe à la mise en place du ‘CI360 CRM’ afin d’amener de la donnée qualifiée aux différentes structures d’analyse dans un environnement Datalake bien structuré, Big Data, AWS, Spark, Scala. >Il m’a été aussi confié l’industrialisation d’un cas d’usage de Data Science ‘Score Possession’ de Dataiku (Pandas, Pyspark, ScikitLearn) vers l’environnement S3 de AWS et ceci de bout en bout jusqu’à la MEP. >Ce projet, qui nécessite des compétences étendues en développement me permet d’apporter un complément d’expertise sur l’industrialisation en Data Science. Management Agile

Gestion des projets transverses Big Data pour les sites du groupe Pilotage de 11 projets avec 4 équipes et mise en place de services transverses Big Data >Dans un environnement Big Data Cloudera ma mission est double. >- En tant que Chef de Projet Big Data, j’anime et pilote toutes les actions qui ont un impact sur la plate-forme et contribue à l’évolution de celle-ci dans le but de garantir le MCO. >- Grâce à mes compétences techniques et étant force de proposition, j’initie, dans un contexte transverse, la mise en place de services tels que : ingestion, reprise sur incident, data… >Avec succès, je fédère des entités très autonomes dans un contexte disparate géographiquement (Lille, Lyon, Paris, Tours) et fonctionnellement. Management Agile

Intégré à l’équipe de Data Scientists, je contribue à la montée en puissance du pôle Data, autant dans l’élaboration de cas d’usage en Data Science qu’en mise en place de méthodes de standardisation, pour conduire à l’industrialisation dans un environnement Cloud Azure, Spark, Scala, Python.

Objet : Chef de Projet Big Data : accompagnement projet et technique sur la transformation vers l’industrialisation du Data Hub de façon transverse autour des technologies : Hadoop, Cassandra, Kafka… > La première phase vise à sécuriser le RUN > Mise en place d’ateliers de cartographie de monitoring, d’alerte, de sauvegarde, d’incident … > Etude et mise en place de solutions d’architectures applicatives et infrastructures > Accompagnement au changement Techniques Devops, Hadoop, Cassandra, Kafka.

Objet Tech Lead Big Data : Mettre en place de tous les aspects opérationnels pour le démarrage du projet stratégique IFRS17 : norme internationale d'information financière concernant les contrats d'assurances. > Etablissement de la planification suivant les spécifications générales de la MOA > Dimensionnement des équipes > Conseil Architecture technique > Préparation du pilotage de l’équipe de développement > Accompagnement de la montée en puissance du projet jusqu’aux étapes de Delivery > Choix des outils, Mise en place des règles de développement, Prototypage > Développement de POC d’ingestion et de data management (Alterix) > Mise en place des règles de DEVOPS (Eclipse, Gitlab, Sonar, Jenkins …) Management 3 personnes Techniques JIRA, Project Libre Hadoop, MapR, Spark, Scala

Conduite des pilotages en cours d'industrialisation concernant les innovations technologiques dans la cosmétique > Suivi des différents pilotes dans un contexte international > Etude des besoins de tous les aspects RUN du projet > Elaboration des préconisations transverses suivant la méthode ITIL > Mise en place d’outils et de services d’accompagnement au changement en liaison avec les différents prestataires Techniques : ITIL

Objet Chef de Projet / Tech Lead pour l’élaboration « from scratch » d’une plate-forme de développement à destination des Data-Scientists travaillant sur Hive SQL, Python ou Java dans un environnement sensible et sécurisé (Microsoft Kerberos). Choix Eclipse RCP, automatisation Gitlab, adaptation de Dbeaver développement d’un outil comprenant : consultation HDFS, fenêtre d’édition avec assistance, lancement dans queue Yarn, accès Jdbc ou soumission de job Oozie … > Force de proposition, intégration rapide et efficace tant professionnelle que relationnelle > Compréhension et formalisation des besoins émis par le métier > Maîtrise de l’ensemble des phases du projet ainsi que du cycle de vie de l'application > Mise en place des réunions de suivi, reporting dans un contexte de communication anglaise … Management AGILE Techniques Eclipse RCP, Java, Python, GitLab, Hortonworks, Hadoop, Hive, Kerberos, Scala, Spark

Objet Formateur pour Ingénieurs en reconversion > Pédagogie, animation, planning, adaptation des actions de formation en accord avec les besoins > Relationnel aisé avec l’entreprise et les équipes à former. > Création des supports : cours et travaux pratiques > Gestion des ressources humaines et techniques Management 12 à 20 ingénieurs par session. Techniques Java, Java/JEE, UML, Service Web, Jpa, Jsf, Hibernate, Spring, Angularjs …