Léopold GHEMMOGNE FOSSI

– Developpement des flux pour la synchronisation de deux applications Intranet et Extranet dans le Cloud Azure via Azure Data Factory (ADF) – Automatisation et gestion des flux (Azure Functions – Azure Blob Storage) – Configuration des BDs Azure : IAAS, PAAS, Azure SQL Managed Instances (Azure SQL MI) – Maintien en condition opérationnelle des flux

– Maintien en Condition Opérationnelle de pipelines de données qui alimentent différents services – Automatisation et gestion des flux de systèmes d'information – Maintien en condition opérationnelle de l'Enterprise Performance Management (EPM) Oracle – Extraction et analyse de données dans les cubes de données de l'EPM – Migration sur Dataiku

– Contexte : Projets pour des clients publics français (Départements, municipalités...) – Gestion d'un projet de reporting pour répondre aux attentes des clients – Mise en place Architecture de données: Data Architectures-Data Warehouse – Data Lakehouse – Utilisation des techniques de modélisation: Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold Layer) – Travail en équipes pour optimiser les processus de stockage, d'extraction : (EDA/Data Analytics) – Développement des solutions pour l'ingestion et la transformation des données – Amélioration des pratiques d'ingénierie des données pour s'aligner sur l'évolution des besoins de l'entreprise et sur les meilleures pratiques de l'industrie – Optimisation de pipelines de données (CI/CD, ETL, DataOps) – Veille et analyse sur les performances des pipelines de données à l'aide de métriques et de journaux, ce qui permet une optimisation et un dépannage proactifs.

– Implémentation et développement – Adaptation de la plateforme d'intégration pour une transition des traitements en mode «Batch» au traitement en mode << Streaming >>> – Définition et programmation des campagnes de « retargeting » – Log des actions visiteurs des pages web et organisation en sessions – Création et modelisation de Workflows

– Cours Magistraux, Laboratoires TP et TD : Analyses Statistiques, Analyses (Descriptives, Inférentielles, Prédictives) – Conception des BD, Gestion des SGBD, Optimisation des Requêtes – Architecture Matérielle Logicielle et Réseaux – Sécurité et Administration des Réseaux – Initiation aux systèmes Unix/Linux – Consultant : Projet d'Intégration de Données et mise en place de Pipelines - Data Model - Star Schema Snowflake Schema SSIS/SSAS/SSRS - Azure Datawarehouse - ETL (Azure Data Factory) - Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics

– Projet: Collaboration avec Atos pour la détection de Fraude à la Carte Bancaire (Shapley Value, Power Index, Banzhaf Power Distribution) – Compréhension de l'existant et analyse des besoins liés à la lutte contre la Fraude à la carte – Analyse de Données et Implémentation (Machine Learning et Intelligence Artificielle : Python, Pandas, Scikit-Learn, Numpy ...) – Mise au point de concepts innovants de détection de fraude basés sur la théorie des jeux (Shapley Value, Power index) – Conception et implémentation d'un module (Apprentissage Automatique) pour la détection de fraude – Dépôt Brevet