Over Éric Kodjo Inyéza
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Werkervaring
- Bouygues Telecom VMS-NantesExpert Technique Data / Data OpsTELECOMMUNICATIEseptember 2023 - december 2025 (2 jaren en 3 maanden)Nantes, FrankrijkDans l'équipe iQual DataRes chargée de collecter et de monitorer les données réseau :- Conception, déploiement et maintenance d'une centaine de chaînes de collecte et d'ingestion de données réseau en temps réel- Conception, déploiement et maintenance d'une centaine de DAGs de jobs batch de calcul de KPIs, de synchronisation et de purge de données- Conception et déploiement d'un module de détection d'événements et de notification sur les Box 4G- Prise en main, refonte globale et migration d'un projet de collecte et d'exploitation des données de sondes 2G, 3G et 4G. Collecte et exploitation en temps réel de fortes volumétries de données (1.5 Milliards d'événements à l'heure) et gestion de la scalabilité- Optimisation de jobs, fine tuning de l'allocation des ressources et de la configuration de jobs Spark batch et streaming- Migration de données d'un object store Minio vers Ceph- Poc sur de nouveaux formats de table (Apache Iceberg)- Mise en place de préconisations et de templates de configuration permettant d'accélérer et fiabiliser la mise en place de nouvelles chaînes de traitement- Animation d'ateliers de formation et d'échange technique, rôle de référent techniqueTechnos utilisées : Apache Spark, Kubernetes, Spark Operator, External Secrets Operator, Java, Python, Airflow, Argo CD, Rancher, Kafka, HDFS, Minio, Ceph, Vault, ElasticSearch, Logstash, Grafana, Gitlab CI, Harbor, Jupyter
- Air France-KLMSenior Data Engineer / Data Opsmei 2022 - september 2023 (1 jaar en 4 maanden)06560 Valbonne, FranceDans le centre de compétences Data/Big Data du pôle Cargo :- Développement et maintenance des chaînes de traitement alimentant le Datalake via diverses sources de données- Refactoring de jobs ETL de Data Prep- Validation technique et métier de la data- Proposition d'évolutions d'architecture et de process afin de rendre le Datalake GDPR-Compliant- Préparation de la migration de la plateforme On-Premise vers le cloud GCP- Support technique pour les équipes de Data Science et Data Prep pour l'alimentation des modèles de Machine Learning Technos utilisées : Java, Spark, Kafka, Hadoop, MongoDB Atlassian suite (Bitbucket, Bamboo, Jira, Confluence)
- Crédit Agricole Technologies et ServicesSenior Data Engineeroktober 2021 - maart 2022 (5 maanden)Nantes, FranceMise en place d'une chaîne de traitement en temps réel permettant de synchroniser via des événements, les données provenant d'un système mainframe avec des bases de données plus modernes alimentant les apis utilisées par les applications front du groupe :- Participation aux alteliers de conception- Mise en place de documentation technique- Implémentation des traitements- Proposition d'options de fine tuning Technos utilisées : Spark, Stack Hadoop Hortonworks, Kafka, Java, Scala, Ansible, Git, Jenkins, Qlik Replicate
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Opleidingen
- Ingénieur, Ingénierie informatiqueUniversité de Technologie de Belfort-Montbéliard2015Ingénieur, Ingénierie informatique
- Licence Professionnelle, Programmation / développeur informatique, généralInstitut Africain d'Informatique2010Licence Professionnelle, Programmation / développeur informatique, général