Consultant Technique Senoir Microsoft Dynamics CRM/BI/Big Data :
Email: chinayaoyong@gmail.com
(Microsoft Dynamics CRM, C#, WCF, JavaScript, Json, SQL Serveur, Microsoft Power Apps/Dynamics 365 Portals, Microsoft Power Automate/Microsoft Flow, Microsoft Teams Shifts, ClickDimensions, SharePoint, SSRS, SSIS, Hadoop, Cloudera, Linux, MonogoDB, neo4J, KNIME, Jupter Notebook, Scala, Spark, Splunk, Hive, Impala, Tableau, Machine Learning)
-Etudes de faisabilité, études et propositions de solutions
-Audit technique de l’application CRM existante
-Réalisation de développement et de personnalisation MS CRM 3.0 /4.0 / 2011 / 2013 / 2015 / 2016 / Dynamics 365
-Installation et configuration de CRM 4.0 / 2011
-Reprise des donnéespour CRM (SQL Serveur 2005/2008/2012/2016)
-Expérience de réalisation de projets avec les consultants MCS
-Développement WCF
-Développement JavaScript / Json
-Développement SSIS
-Installation & Configuration & Developpement de Dynamics 365 Portals (Customer Self-Service Portal)
-Développement de Plug-in pour CRM 4.0/ 2011 / 2013/ 2015 / 2016 / Dynamics 365 (C#, Web Services)
-Développement de WorkFlow pour CRM 4.0 / 2011 / 2013 / 2015 / 2016 / Dynamics 365
-Gestion de flux des processus d’entreprise (BPF) pour CRM 2013 / 2015 / 2016 / Dynamics 365
-Gestion de synchronisation entre AS400 et MSCRM2011
-Intégration entre Delphi application et CRM
-Intégration et Configuration Moteur de la recherche
-Automatiser des tâches professionnelles via Microsoft Flow
-Intégration de Microsoft CRM avec web services externe et procédure stockée
-Gestion de synchronisation entre Dynamics 365 Online et Microsoft Teams Shifts
-Intégration de Microsoft CRM et SharePoint (C#, Web Services, ASP.NET, SharePoint Designer)
-Développement application web ASP.NET pour Microsoft CRM
-Réalisation de rapports Reporting Services SSRS
-Intégration de la solution ClickDimensions pour Marketing Automation
-TMA
-Installation et Configuration Hadoop
-Explorer les données et analyser les données via Splunk
-Machine learning via Spark (K-means)
-Machine learning via KNIME (Data Classification)
-Exploitation des bases de données MongoDB, Hive et Impala
-Chargement des données sur Neo4j
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