De données poussiéreuses à de l’or des revenus
Ingénierie de données, DevOps (K8s, OS), IA
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De nombreuses entreprises peinent à libérer le potentiel de leurs données.
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Entreposage de données, lacs de données, data marts, pipelines ETL et Trino/Hadoop. Nous pouvons ingérer et traiter n’importe quelle donnée !
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Solutions IA conformes à la réglementation européenne et évolutives. ML Ops pour faire évoluer vos charges de travail IA.
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Nous proposons des services complets et intégrés, couvrant tout, de la consultation et de l’architecture à la programmation.
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Architecture de solution d’entreprise : Révolutionner le flux de données dans le processus d’échantillonnage de VW avec HPE
En collaboration avec Hewlett Packard Enterprise (HPE) et Volkswagen (VW), nous avons mis au point une architecture de solution de pointe qui a transformé le processus d’échantillonnage des matériaux de l’entreprise VW. En intégrant une plateforme SaaS dans l’architecture système complexe de VW, nous avons considérablement accéléré le temps de commercialisation des nouveaux modèles de véhicules tout en rationalisant l’ensemble du flux de travail d’échantillonnage. Notre solution s’appuyait sur une architecture de microservices modulaires, permettant un transfert de données sécurisé et conforme entre les différents systèmes VW et la nouvelle plateforme. Résultat ? Une réduction remarquable de 64 % du temps d’échantillonnage et des taux d’erreur, tout en respectant les normes de conformité VW et VDA. Ce projet met en évidence notre expertise dans la résolution de défis technologiques, l’amélioration de l’efficacité et la fourniture de solutions impactantes pour des leaders mondiaux comme VW.
Ingénierie des données : Transformer la gestion des données pour Atruvia, Sparkasse et Volksbank
En collaboration avec Atruvia, le fournisseur informatique de Volksbank et Sparkasse, nous avons remplacé une infrastructure coûteuse basée sur Hadoop par un entrepôt de données moderne et open source. Construit sur des clusters Trino et S3 à mise à l’échelle automatique, cette architecture conforme à la réglementation BaFin gère d’énormes quantités de données financières issues de millions de clients tout en offrant des performances exceptionnelles à un coût réduit.
En concevant une architecture de microservices et en fournissant des environnements d’analyse conviviaux, nous avons permis aux équipes d’Atruvia d’analyser en toute simplicité de grands ensembles de données sans configurations complexes. Notre solution a non seulement amélioré l’évolutivité et les performances des données, mais a également garanti la conformité réglementaire, positionnant Atruvia pour une croissance future. Ce projet met en lumière notre capacité à fournir des architectures de données innovantes et rentables qui répondent aux normes les plus élevées du secteur.
Open Source : Amélioration de TimesFM de Google grâce à CI/CD et Python Poetry
Dans le cadre de mes contributions open source au projet TimesFM de Google Research, j’ai mis en œuvre des améliorations clés qui ont rationalisé le processus de développement et amélioré l’accessibilité pour les utilisateurs. TimesFM, un modèle de prévision de pointe pré-entraîné sur 100 milliards de points temporels réels, offre de remarquables performances « zéro-shot » pour la prévision de séries chronologiques dans des secteurs tels que le commerce de détail, la finance et la santé. Malgré ses capacités robustes, le projet nécessitait des améliorations en matière de déploiement et de gestion de dépendances pour maximiser son impact.
J’ai contribué en intégrant un pipeline d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD) utilisant GitHub Actions, en automatisant les flux de travail de test et de déploiement, et en garantissant une qualité de code constante. De plus, j’ai implémenté Python Poetry pour une gestion transparente des dépendances, simplifiant l’installation et améliorant la reproductibilité. Ces améliorations ont abaissé le seuil d’entrée pour les nouveaux utilisateurs et développeurs, amélioré la productivité et favorisé une meilleure collaboration, permettant à TimesFM de rester à la pointe de l’innovation en matière de prévision de séries chronologiques.
En optimisant l’environnement de développement et les processus de déploiement, mes contributions ont permis à TimesFM de continuer à fournir de puissantes capacités de prévision avec plus d’efficacité et de facilité.
Architecture de solution d’entreprise : BMW / HPE : Solution de sauvegarde mondiale pour machines virtuelles
En partenariat avec BMW et HPE, nous avons conçu une solution de sauvegarde mondiale évolutive et rentable pour prendre en charge les vastes systèmes de machines virtuelles (VM) et l’infrastructure de partage de fichiers de BMW. Confrontés au défi de gérer des centaines de pétaoctets de données sur un réseau mondial, nous avons développé une stratégie hybride intégrant de manière transparente des fournisseurs de stockage cloud avec des serveurs de déduplication HPE sur site. En exploitant les forces d’AWS, Google Cloud et Azure, combinées à la technologie de déduplication avancée d’HPE, nous avons surmonté les limitations de bande passante et réduit significativement les coûts de stockage. Notre solution a garanti la fiabilité des données grâce à la redondance multi-cloud et permis une croissance évolutive en adéquation avec les besoins futurs de BMW. Ce projet met en lumière notre expertise dans la conception de systèmes de sauvegarde de données mondiaux qui offrent des performances robustes, une rentabilité et une durabilité à long terme.
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