Radhwen AYDI

Projet : Migration du Data Warehouse(Oracle vers Snowflake-7TB). • Migration des objets Oracle vers Snowflake et adaptation du modèle physique. • ConfigurationS3 ( External Stages) pour le transit et gestion IAM. • Re-engineering des flux via Knowledge Modules(LKM/IKM) pour performance(Bulk). • Mise en place de pipelines d’ingestion automatisés (Snowpipe, COPY). • Conception de l’architecture cible Snowflake (databases, schemas, warehouses). • Exécutionde"DoubleRuns"ettestsautomatiséspouriso-fonctionnalité. Env. Technique: Snowflake, AWS(S3,IAM), ODI, OracleDB, SQL, GitLab.

Projet : Mise en place de pipelines ETL/ELT pour les flux de la base commune des risques. • Participation aux comités métier pour l’expression des besoins data. • Mise en place d’architectures data en médaillon. • Automatisation des transferts vers Azure Blob via Control-M. • Développement de loaders pour l’intégration des données du kit BCR. • Modernisation des traitements GCARS développés en Python/Pandas. • Développement de contrôles de qualité des données. • Industrialisation des déploiements via des pipelines CI/CD sous Git. Env. Technique: Python, Azure, Oracle DB, Shell, Git, Power BI, Excel/VBA, Control-M.

Projet : Suivi de la qualité des données de la plateforme INEO Analytics. • Rédaction des spécifications techniques détaillées (STD). • Conception et développement des mappings, packages et procédures ODI. • Traitement et ingestion de différents formats de fichiers. • Maintenance des Knowledge Modules JAVA/PYTHON. • Développement de scripts Shell pour les scénarios ODI. • Migration du SSRS vers PowerBI. Env. Technique: ODI12c, SQLServer2012, SSRS, PowerBI, Excel, Shell

Projet : Développement et optimisation du data hub BACKBONE PACS. • Cartographie et analyse des flux des données PACS. • Extraction et structuration des métadonnées DICOM avant intégration SQL. • Rédaction de la documentation technique et maintenance évolutive. • Définition des règles de qualité pour cohérence et traçabilité. • Création de tableaux de bord(volumes, KPI) avec Tableau. • Automatisation ETL(PACS vers SQL Server/BigQuery) via Python. Env. Technique: Python, SQL Server, BigQuery, Filezilla, Trello, Tableau