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Projekt- und Berufserfahrung
- Natixis CIBData Engineer - Expert SQL ServerBANKEN & VERSICHERUNGENFebruar 2022 - August 2023 (1 Jahr und 6 Monate)Paris, FrankreichMise en place d'indexes en colonnes pour les traitements de données à des fins décisionnelles.Optimisation du traitement RFQ (Cube OLAP) pour la gestion des devis.Accompagnement dans la sortie de Sybase IQ au profit de SQL Server 2019.Optimisation de nombreux traitements Transact-SQL pour la partie commerciale.Développement C# de fonctionnalité d’importation en streaming des données Big Data vers SQL Server pour l’ETL centralisé (utilisé par le projet de Datawarehouse pour tous les flux entrants et sortants).Pilotage et supervision d'une nouvelle architecture Always-On avec routage automatique des outils décisionnels sur le nœud en lecture seule.
- OSTRUM Asset ManagementData Engineer - Expert SQL ServerBANKEN & VERSICHERUNGENMärz 2018 - Dezember 2021 (3 Jahre und 10 Monate)Paris, FrankreichDéveloppement SQL d'un datamart de gestion des actifs d'investisseurs.Mise en place de fonctionnalités métiers et d'extractions de données pour l'alimentation d'autres projets ou de tableaux de bord.Amélioration du calcul des parts et du système d'exclusions paramétrable via un IHM.Mise en place d'intégration automatique de fonds non pris en charge par le référentiel.Optimisation de traitements SQL pour une volumétrie supérieure à 1,5To
- Société du Grand ParisTechnical EngineerÖFFENTLICHER SEKTOR & KÖRPERSCHAFTENJuli 2016 - März 2018 (1 Jahr und 8 Monate)Paris, FrankreichCartographie des flux applicatifs de l’ensemble des projets de la SGP dans le cadre de la mise en conformité avec le décret européen sur la confidentialité des données.Audit sur les bases de données, Définition des bonnes pratiques.Développement Transact-SQL.Mise en place de cluster Failover et haute disponibilité Always-On SQL Server.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Data Analyst - Titre professionnel niveau 6Openclassrooms2024Machine learning, tests statistiques, K-Means, ACP, Régression linéaire et logistique, CAH... Technologies utilisées: Python (avec Pandas, Seaborn, Streamlit), Jupyter Notebook, Knime, SQL