Glacien Essonghe Sohessi Email & Phone Number

Noisy-Le-Grand, Fr

1. L'Oréal : Data Scientist * Conception et implémentation d'un outil Power BI pour l'analyse avancée des données de décarbonation * Développement de modèles statistiques pour évaluer l'impact des initiatives de durabilité2. Thales : DevopsDéveloppement d’une solution d’automatisation de configuration hardware Intégration et automatisation des processus de déploiement continu (CI/CD) pour la configuration d’un équipement. Utilisation d’API (third-party integration) Planification et mise en œuvre de pipelines pour le déploiement d’une application.Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'exploitation pour assurer la performance et la stabilité des solutions.Maîtrise des technologies DevOps pour améliorer l'efficacité des processus.3. Alstom : Data Scientist / Architecte de données * Analyse complexe de données pour faciliter la fusion Alstom-Bombardier * Conception et implémentation d'une architecture de données moderne et évolutive * Utilisation de techniques d'ETL avancées pour intégrer et harmoniser les données des deux entreprises * Développement de modèles prédictifs pour anticiper les synergies et les défis post-fusion

Courbevoie, Île-De-France, France

✰Conception et implémentation de systèmes de gestion de données géophysiques à grande échelle✰Développement d'algorithmes d'IA et de machine learning pour améliorer l'interprétation des données sismiques✰Création de pipelines de traitement de données pour l'intégration et l'analyse de diverses sources géophysiques✰Implémentation de solutions de visualisation de données avancées pour faciliter l'exploration et l'interprétationDomaine d'application: géophysique, prospection, exploration, gestion de données, analyse de données, visualisation de données, IA, apprentissage automatique.

Massy

✰Développement d'algorithmes de deep learning pour la détection automatique d'interfaces sismiques✰Conception et implémentation de pipelines de traitement de signaux sismiques haute performance✰Optimisation des modèles de machine learning pour améliorer la précision des pointés d'interfaces sismiques✰Création d'outils d'analyse et de visualisation pour l'interprétation des résultats de l'apprentissage automatiqueDomaine d'application: sismique, traitement de signal, interférométrie sismique, apprentissage automatique, deep learning, interprétation sismique

Fontainebleau

‣Analyse de l'épaisseur du glacier du Svalbard en utilisant des techniques de géostatistique pour estimer les variations spatiales de l'épaisseur‣Utilisation de données radar et laser pour mesurer les variations de l'épaisseur et pour créer des modèles de terrain‣Interprétation des résultats pour comprendre les tendances et les variations de l'épaisseur du glacier au fil du temps‣Utilisation de l'analyse géostatisque pour évaluer les risques potentiels liés à l'évolution du glacier et pour planifier des mesures de protectionDomaine d'application: géomorphologie, géographie physique, géographie de la glace, géostatistique, analyse de risques, surveillance des glaciers.

Région De Paris, France

‣Interprétation géophysique des réponses du sous-sol obtenues à partir de la prospection électromagnétique dans le domaine temporel (TDEM)‣Analyse d'équivalence en utilisant un algorithme de raffinage du plus proche voisin pour améliorer la précision des résultats obtenus‣Utilisation de l'apprentissage automatique pour de la prédiction ‣Mise en place d'un process de validation de résultats en collaboration avec une équipe de docteur en géophysiqueDomaine d'application: géologie, géophysique, prospection électromagnétique, analyse d'équivalence, apprentissage automatique, analyse intelligente.

Barcelonnette

‣Suivi de l'histoire géologique de la région de Barcelonnette en utilisant des techniques de formation géologique‣Caractérisation de la digue du Bachelard en utilisant des techniques géophysiques telles que l'ERT (méthode électrique) et la CMD/CMD mini (méthode électromagnétique)‣Suivi de l'évolution géophysique du glissement de La Valette en croisant différentes méthodes géophysiques telles que la méthode sismique, électrique et magnétique‣Utilisation de connaissances en géologie et géophysique pour évaluer les risques potentiels et les besoins de maintenance‣Domaine d'application: géologie, géophysique, digue, glissement de terrain, analyse de risques, maintenance

Région De Saint-Denis, France

•Utilisation de techniques de prospection géoradar et de pénétrométrie pour évaluer l'état des couches de ballast sur une ligne ferroviaire•Utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données obtenues à partir de la prospection géoradar et de la pénétrométrie•Responsable de la mise en place et de l'interprétation des données obtenues grâce à la prospection géoradar pour détecter des anomalies dans les couches de ballast•Utilisation de l'appareil Pandoscope pour effectuer des mesures de pénétrométrie et identifier les propriétés mécaniques et les profondeurs des couches sous-jacentes•Interprétation des données pour identifier les zones de risques et les besoins de maintenance•Mise en pratique des connaissances en génie civil et amélioration des compétences en matière de sécurité et de fiabilité des trainsDomaine d'application: génie civil, géotechnique, géophysique, voie ferrée, sécurité, apprentissage automatique, intelligence artificielle

Diplôme D'Ingénieur, Géosciences / Science De La Donnée

Bootcamp Data Science, Deep Learning

- Machine Learning : Réduction dimensionnelle et apprentissage non supervisé (analyse en composantes principales, réduction dimensionnelle.

College/University Preparatory And Advanced High School/Secondary Diploma Program, Mpsi / Mp