Yann Vanderstockt
Architecte technique et Technical Leader Big Data
Rennes
Situation professionnelle
En poste
Ouvert aux opportunités
Présentation
20 ans d'expérience :
Pédagogue, curieux, motivé par la résolution de problèmes complexes, aime apprendre et partager.
Passionné par le Big Data et Machine Learning.
Nationalité : Française
- 9 ans en Irlande (multi-nationale et 2 startups)
- 11 ans en France (6 ans en ESN (SSII) chez Ouest-France (SIC), Hotels B&B, Adventiel, Cedricom, NetPME, CG44 et Pagesjaunes (3 ans +), puis 3 ans chez Pagesjaunes en interne (Big Data)) et fin près de deux ans chez Astellia/Exfo.
Pédagogue, curieux, motivé par la résolution de problèmes complexes, aime apprendre et partager.
Passionné par le Big Data et Machine Learning.
Nationalité : Française
Data Architect
Astellia / Exfo solutions (via Zenika)
Depuis juin 2018
- Specialist Architect Big Data chez EXFO/Astellia
Responsabilités :
• Collaborer étroitement avec les principaux architectes et développeurs seniors des principaux centres de développement dans le monde entier pour améliorer les déploiements de bases de données et de Big Data, accroître l'efficacité et introduire les meilleures pratiques.
• Contribuer à la conception d'un traitement Big Data en temps réel en utilisant les technologies actuelles de traitement de flux de données distribuées.
• Évaluer les nouvelles technologies. Concevoir, coordonner et exécuter des projets pilotes, des prototypes ou des preuves de concepts, valider des scénarios spécifiques.
• Documenter et partager les meilleures pratiques et connaissances techniques avec les équipes R&D et autres parties prenantes. - Responsable de la nouvelle architecture Big Data (temps-réel) pour fusionner les produits Astellia et Exfo existants dans une solution commune.
- Réalisation de bench de performance sur Elasticsearch et HBase (Cloud) pour supporter une ingestion de plus de 380 000 events/s avec des pics à 800 000 events/s
- Conception de la solution d'un Query Engine permettant de requêter les données en temps-réel pour les outils de Troubleshooting
- Proposition de mise en place de Apache Carbondata pour répondre aux besoins de troubleshoot et d'analytics. Réalisation de bench de performance sur Carbondata. Ajout du support pour Azure Data Lake Storage afin de répondre aux besoins des clients sur Azure.
- Mise en place d'un cluster Kubernetes pour répondre aux nouveaux modèles de déploiement pour les solutions Big Data et Analytics.
- Proposition et évaluation d'une solution Analytics temps-réel utilisant Apache Druid dans un environnement "conteneurisé".
- Proposition, évaluation et mise en place d'une nouvelle solution de Troubleshooting basée sur Elasticsearch (sous Kubernetes). Formations et montée en compétence sur Elasticsearch et Kubernetes par mes soins.
- Environnement technique : Azure (HDInsight, ADLS), Hortonworks, Spark (streaming), Python, Elasticsearch, Kafka, Ubuntu/Redhat, HBase / Phoenix , Hive, Calcite, Carbondata
