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Ibrahima Lo

web analytics/big data dev/data engineer

Peut se déplacer à Paris, Bordeaux, Lyon, Nice, Toulouse

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
  • Tarif indicatif 444€ / jour
  • Expérience 2-7 ans
  • Taux de réponse 92%
  • Temps de réponse Quelques jours
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Ibrahima.

À temps partiel, Soirs & week-ends

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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Bordeaux
  • Lyon
  • Nice
  • Toulouse

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    Notions

Catégories

Compétences (32)

Ibrahima en quelques mots

Ingénieur Télécom Paristech de formation, j'ai baigné pendant 2 ans dans l'univers Big Data de Canal+ ( Web&TV Analytics, Data Crunch, Data Science) , puis j'ai aidé KLEE Group en rajoutant des écrans de restitution de données au niveau des applications Web à destination des clients (utilisation du plugin Birt). Ces derniers mois je m'étais replongé dans la Data (Big) , aidant Orange dans le Développement d'application Big DATA (oozie, hive, shell, elasticsearch, kibana,...), en qualité d'Ingénieur Développement Big Data.

Expériences

Deezer

Divertissements & loisirs

DATA ENGINEER

Paris, France

septembre 2019 - décembre 2019 (2 mois)

Contexte: Au sein de l’équipe Market Analytics de Deezer, faire évoluer de la plateforme Data interne (migration des scripts SAS à Hive ou Spark).

Orange - ORANGE

Télécommunications

Ingénieur Développement Big Data

Guyancourt, France

juin 2017 - juillet 2019 (2 ans et 1 mois)

Contexte : En qualité d’Ingénieur développement Big Data, au sein de la division DTSI BI/Big Data d’Orange, j’intervenais principalement dans l’industrialisation des applications (use cases) métiers.
Dans un écosystème Hadoop Hortonworks, ces applications/traitements développés notamment en bash et ordonnancés (à minima quotidiennement) avec Oozie, produisent régulièrement des outputs dans Hdfs (usage de Pig). Parallèlement les logs applicatifs sont sauvegardés dans Elasticsearch, et restitués via Kibana.


Stacks/Technos :
 Développement des scripts d'extraction de données en HiveQL
Scripting Shell
 Paramétrage des workflows
 Automatisation Oozie
 Mail automatique de suivi quotidien
 Suivi applicatif en Y sous Hbase Vs Elasticsearch/Kibana
 Tests, intégration et validation (Construction Jeux de données de tests et
automatisation)
 Gestionnaire de versions SVN
 Suivi de workflows via Hue
 Maintenance Evolutive

CANAL+ - GROUPE VIVENDI

Cinéma & audiovisuel

Data Cruncher / Data Scientist Web&TV Analytics

Paris, France

août 2014 - juillet 2016 (1 an et 11 mois)

Au sein du Pôle DTSI/DATA, au coeur de l’univers Big Data de Canal+, en tant que Data Cruncher/Data Analyst et partiellement Data Scientist, ma mission fut de proposer au métier, des solutions (applications Web , Reporting, modèles prédictifs …), les accompagnant dans leur prise de décision. Mon rôle fut donc d’analyser les données d’usages de Canal+ et de construire des modèles prédictifs pour créer de la valeur.

❖ Principales tâches Techniques:

➢ Extraction des données (Teradata, Hadoop, Aster, MongoDB)
➢ Préparation et Vérification de la cohérence de la donnée (SQL, HiveQL,
TeradataSQL)
➢ Indexation & Analyse Exploratrice (SolR, ElasticSearch)
➢ Développement Interface Web de test (HTML5, CSS3, PHP, Javascript,
Highcharts, D3JS, Kibana)
➢ Construction de modèles prédictifs (R ‘caret package’, Python ‘sklearn’,
Scikit-learn). Méthodes : Nettoyage des données, Préparation datasets
(apprentissage et test), Feature Selection, GridSearchCV, Algorithmes (RF,
GradientBoost, SVM, KPPV, Adaboost, PCA,..)
➢ Publication modèle réalisé (Rshiny, Rpubs, Git)
➢ Tests & Validation d'application & Livraison (Linux, AWS, Windows)

❖ Principaux Projets

➢ Prise en main Hunk/Splunk : Benchmark de l’exploration et de la visualisation interactive des logs provenant d’Hadoop via Hunk // Hadoop, Hunk//

➢ (POC) Comparatif d’offres Canal+ : Développement d’une interface Web dynamique de test permettant aux téléconseillers de proposer l’offre la plus adaptée au client en tenant compte de son appétence.
//Linux, Teradata, SQL, SOLR, Javascript, HTML, CSS, Highcharts//

➢ Restitution TVI : IHM de Reporting d’indicateurs (nb connexions, nb visiteurs uniques, nb commandes ...) sur les parcours des clients à travers les différents écrans du site d’abonnement à Canal+/CanalSat.
//Linux, Scripting Shell, Teradata, Hadoop, MongoDB, SOLR, ElasticSearch, SQL, Javascript, HTML, CSS, Highcharts, Kibana//

➢ Qualité de données : Développement d’une Interface Web (IHM) d’analyse des logs en vue de relever les erreurs éventuelles de format de données.
//Linux, Aster, SOLR, Javascript, HTML, CSS, Highcharts//

➢ Signaux Faibles : Machine Learning, implémentation d’un modèle permettant de prédire l’éventuelle résiliation d’un contrat par un abonné. (Base de 2000 clients sur une profondeur de 3 mois. Modèle choisi Random Forest: score environ 80%).
//Aws, Linux, Scripting Shell, Hadoop, Teradata, Aster, SOLR, Javascript, HTML, CSS, D3JS, Highcharts, R, Machine Learning, RShiny,//

KLEE GROUP

Agence & SSII

Ingénieur Etudes et Développement (Analyse de données)

Paris, France

septembre 2016 - avril 2017 (6 mois)

❖ Analyse des données de gestion des logements d’un Ministère en France

➢ Développement en J2EE en utilisant le plugin Birt (Bi reporting Tool)
➢ TOMCAT, Servlet/JSP, HTML
➢ Base de données PostGreSQL
➢ Tests, intégration et validation
➢ SVN


❖ Analyse des données de gestion des réserves naturelles en France

➢ Développement en JAVA J2EE en utilisant le plugin Birt (Bi reporting tool)
➢ Servlet/JSP, HTML, Struts2
➢ Base de données PostGreSQL
➢ Tests, intégration et validation
➢ SVN

1 mission Malt

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