L’espoir d’un avenir meilleur est ce qui permet aux Hommes d’aller de l’avant !

Offrant une large palette de services qui s’étend des systèmes et réseaux à l’expertise Cloud, en passant par la gestion de bases de données et le développement Full Stack, EPI vous accompagne sur des projets d’innovation.

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Systèmes & Réseaux – CLOUD

EPI, spécialisée dans l’administration des systèmes et réseaux, offre un large éventail de compétences techniques :

Administration des Systèmes

Systèmes d’exploitation
  • Maîtrise des systèmes Windows, Linux, UNIX, etc.

Virtualisation

  • Connaissance des technologies telles que VMware, Hyper-V, KVM.

Automatisation

  • Utilisation d’outils comme Ansible, Puppet, Chef pour automatiser les tâches d’administration.
Gestion des Réseaux

Conception et Architecture Réseau

  • Capacité à concevoir des architectures réseau robustes et évolutives.

Configuration et Maintenance

  • Installation, configuration et maintenance des équipements réseau (routeurs, switches, firewalls).
Sécurité Réseau
  • Mise en place de solutions de sécurité, pare-feu, systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS), VPN.

Sécurité Informatique

Cybersécurité

  • Mise en place de politiques de sécurité, gestion des risques, réponse aux incidents de sécurité.
Normes et Conformité
  • Connaissance des normes de sécurité (ISO 27001, GDPR, etc.).

Stockage et Sauvegarde

Solutions de Stockage

  • Maîtrise des systèmes de stockage (SAN, NAS, DAS).

Plan de Continuité d’Activité (PCA) et Plan de Reprise d’Activité (PRA)

  • Conception et mise en œuvre des stratégies de sauvegarde et de restauration.
Cloud Computing

Services Cloud :

  • Expertise dans les services de cloud public (AWS, Azure, Google Cloud) et privé.

Migration vers le Cloud:

  • Compétences en migration d’infrastructures traditionnelles vers des environnements cloud.
Compétences Organisationnelles

Gestion de Projet:

  • Utilisation de méthodologies de gestion de projet telles que Agile, Scrum, ITIL.
  • Planification, suivi et coordination des projets techniques.

Gestion des Incidents et des Problèmes

  • Gestion des tickets, résolution des incidents, et mise en place de solutions pérennes.
  • Capacité à fournir un support utilisateur de qualité.
Gestion des Changements
  • Mise en place de procédures de gestion des versions et des changements (Change Management).
  • Création et maintien de la documentation technique et opérationnelle.

Satisfaction Client:

  • Orientation vers la satisfaction et la fidélisation des clients.
Veille Technologique et Formation Continue

Innovation :

  • Suivi des évolutions technologiques (IA, IoT, 5G, etc.).
  • Capacité à intégrer de nouvelles technologies et méthodologies.

Administration bases de données

Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD)
  • Relationnels: Maîtrise des SGBD tels qu’Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.
  • NoSQL: Expertise en bases de données NoSQL comme MongoDB, Cassandra, Redis, CouchDB.
b. Conception et Modélisation de Bases de Données
  • Modélisation Conceptuelle et Logique: Utilisation de modèles entité-relation (ERD), UML pour la conception de bases de données.
  • Normalisation: Application des règles de normalisation pour optimiser les structures de données.
c. Langages de Requête
  • SQL: Maîtrise du SQL pour les opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete), optimisation des requêtes.
  • PL/SQL, T-SQL:  Utilisation des extensions procédurales de SQL pour Oracle (PL/SQL) et SQL Server (T-SQL).
d. Performance et Optimisation
  • Indexation: Création et gestion des index pour améliorer les performances des requêtes.
  • Tuning de la Base de Données: Analyse et optimisation des performances des bases de données.
  • Monitoring: Utilisation d’outils de surveillance des performances comme Oracle Enterprise Manager, SQL Profiler, Nagios.
e. Sécurité des Bases de Données
  • Gestion des Droits d’Accès : Mise en place de stratégies de contrôle d’accès, gestion des rôles et des privilèges.
  • Chiffrement : Utilisation des techniques de chiffrement des données en transit et au repos.
  • Audit : Mise en place des audits de sécurité pour suivre les accès et les modifications.
f. Sauvegarde et Restauration
  • Stratégies de Sauvegarde : Conception et mise en œuvre de plans de sauvegarde (full, incremental, differential).
  • Récupération après Sinistre : Mise en place de procédures de restauration et de reprise après sinistre.
g. Cloud et Bases de Données
  • Bases de Données Cloud : Utilisation de services de bases de données cloud comme Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL.
  • Migration vers le Cloud : Compétences en migration de bases de données on-premise vers le cloud.

Développement Full Stack

EPI spécialisée dans la transformation digitale en développement Full Stack, offre un large éventail de compétences techniques. Ces compétences permettent de gérer efficacement l’ensemble du cycle de vie des applications, de la conception à la mise en production, en passant par le développement et les tests. 

Compétences Front-end

Langages et Frameworks

  • HTML5, CSS3 : Maîtrise des langages de base pour la structure et le style des pages web.
  • JavaScript : Connaissance approfondie de JavaScript, y compris ES6+.
  • Frameworks et Bibliothèques : Expertise dans l’utilisation de frameworks et bibliothèques comme React, Angular, Vue.js, Svelte.
Responsive Design
  • Media Queries : Utilisation des media queries pour créer des designs adaptatifs.
  • Frameworks CSS : Maîtrise des frameworks CSS tels que Bootstrap, Foundation, Tailwind CSS.
Préprocesseurs CSS
  • Sass, Less : Utilisation des préprocesseurs CSS pour une écriture plus efficace et modulable des styles.
Gestion de l’État
  • Redux, MobX, Vuex : Gestion de l’état des applications front-end complexes.
Compétences Back-end

Langages de Programmation

  • JavaScript (Node.js) : Utilisation de Node.js pour le développement de serveurs et d’API.
  • Python : Utilisation de frameworks comme Django, Flask.
  • Java : Utilisation de frameworks comme Spring Boot.
  • Ruby : Utilisation de Ruby on Rails.
  • PHP : Utilisation de frameworks comme Laravel, Symfony.
  • Go, Rust : Pour des applications nécessitant des performances élevées.
Frameworks et Microservices
  • Express.js, Koa.js : Frameworks pour Node.js.
  • Microservices : Conception et gestion des architectures microservices avec Docker, Kubernetes.
Bases deDonnées
  • Relationnelles : Maîtrise de SGBD comme MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
  • NoSQL : Expertise en bases de données NoSQL comme MongoDB, CouchDB, Redis.
  • GraphQL : Utilisation de GraphQL pour les requêtes de bases de données.
Compétences DevOps

Conteneurisation

  • Docker : Création et gestion des conteneurs pour des environnements de développement et de production uniformes.
  • Kubernetes : Orchestration de conteneurs pour le déploiement, la gestion et la scalabilité des applications.
Intégration et Déploiement Continus (CI/CD)
  • Jenkins, GitLab CI, Travis CI : Mise en place de pipelines CI/CD pour automatiser les processus de build, test et déploiement.
Infrastructure as Code (IaC)
  • Terraform : Définition et gestion de l’infrastructure via le code.
  • Ansible, Chef, Puppet : Automatisation de la configuration et du déploiement des serveurs.
Compétences en Sécurité

Sécurité des Applications

  • OWASP : Connaissance des 10 principales vulnérabilités de sécurité de l’OWASP et des pratiques pour les éviter.
  • Authentification et Autorisation : Mise en œuvre de mécanismes d’authentification (OAuth, JWT) et d’autorisation sécurisés.
Sécurité des Données
  • Chiffrement : Utilisation de techniques de chiffrement des données en transit et au repos.
  • Gestion des Secrets : Utilisation d’outils comme HashiCorp Vault pour la gestion des secrets.
Compétences en Testing et Qualité

Tests Automatisés

  • Unitaires : Utilisation de frameworks comme Jest, Mocha, JUnit pour les tests unitaires.
  • Intégration : Tests d’intégration pour vérifier les interactions entre les différents composants.
  • End-to-End (E2E) : Utilisation d’outils comme Selenium, Cypress pour les tests de bout en bout.
Qualité du Code
  • Linting : Utilisation d’outils comme ESLint, TSLint pour assurer la qualité et la cohérence du code.
  • Revue de Code : Processus de revue de code pour maintenir la qualité et partager les connaissances.
Compétences en UX/UI

Design d’Interface Utilisateur

  • Outils de Design : Maîtrise d’outils comme Sketch, Figma, Adobe XD pour la conception d’interfaces.
  • Prototypage : Création de prototypes interactifs pour valider les concepts de design.
Expérience Utilisateur
  • Usability Testing : Réalisation de tests d’utilisabilité pour améliorer l’expérience utilisateur.
  • Personas et User Stories : Utilisation de personas et de user stories pour guider le design et le développement.
Compétences en Gestion de Projet et Collaboration

Méthodologies de Gestion de Projet

  • Agile/Scrum : Utilisation de méthodologies Agile pour une gestion de projet flexible et itérative.
  • Kanban : Utilisation de tableaux Kanban pour la gestion des flux de travail.
Outils de Collaboration
  • Git : Utilisation de systèmes de contrôle de version décentralisés comme Git.

Plateformes de Collaboration : Utilisation de plateformes comme GitHub, GitLab, Bitbucket pour la gestion du code et la collaboration.

Plateformes de Collaboration

Utilisation de plateformes comme GitHub, GitLab, Bitbucket pour la gestion du code et la collaboration.

DATA SOLUTIONS

Pour EPI, spécialisée dans la data, la maîtrise de ces compétences techniques est cruciale pour offrir des services de haute qualité et répondre efficacement aux besoins des clients. Ces compétences permettent de gérer tout le cycle de vie des données, de leur collecte à leur visualisation, en passant par le stockage, le traitement et l’analyse. La capacité à maintenir une veille technologique et à s’adapter aux nouvelles tendances est également essentielle pour rester compétitif dans ce domaine en constante évolution.

Compétences en Collecte et Ingestion de Données

Sources de Données :

  • Bases de Données Relationnelles : Expertise en SQL et dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles comme MySQL, PostgreSQL, Oracle.
  • Bases de Données NoSQL : Maîtrise des bases de données NoSQL comme MongoDB, Cassandra, Redis.
  • Données Non Structurées : Capacité à travailler avec des données non structurées provenant de sources diverses (logs, médias sociaux, documents, etc.).
Outils d’Ingestion de Données
  • ETL (Extract, Transform, Load) : Utilisation d’outils comme Talend, Apache Nifi, Informatica pour l’intégration des données.
  • Streaming de Données : Maîtrise des technologies de streaming de données comme Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Pub/Sub.
Compétences en Stockage et Gestion des Données

Data Warehousing :

  • Solutions de Data Warehouse : Expertise dans des solutions comme Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.
  • Conception de Data Warehouses : Conception de schémas en étoile ou en flocon pour l’analyse des données.

Big Data :

  • Ecosystème Hadoop : Connaissance des composants de Hadoop (HDFS, MapReduce, Hive, HBase).
  • Spark : Expertise en Apache Spark pour le traitement distribué des données.

Bases de Données en Cloud :

  • Cloud Providers : Utilisation des services de bases de données cloud comme AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud Spanner.
Compétences en Traitement et Transformation des Données

Langages de Programmation

  • Python : Utilisation de Python pour l’analyse de données avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy, SciPy.
  • R : Utilisation de R pour les statistiques et l’analyse de données avancée.
  • Scala : Utilisation de Scala avec Apache Spark pour le traitement de grandes quantités de données.
Outils et Frameworks
  • Apache Hadoop : Utilisation des composants Hadoop pour le traitement de grandes quantités de données.
  • Apache Spark : Traitement distribué et en mémoire des données.
Compétences en Analyse de Données

Analytique Descriptive :

  • SQL : Rédaction de requêtes SQL pour extraire et analyser des données.
  • Exploration de Données : Utilisation de techniques d’exploration de données pour découvrir des patterns et des insights.

Analytique Avancée :

  • Machine Learning : Utilisation de bibliothèques comme Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch pour créer et entraîner des modèles de machine learning.
  • Statistiques : Connaissance approfondie des techniques statistiques pour l’analyse des données.
BI (Business Intelligence)
  • Outils de BI : Expertise dans les outils de BI comme Tableau, Power BI, Looker pour la visualisation et le reporting.
  • Data Modeling : Conception de modèles de données pour les systèmes de BI.
Compétences en Visualisation de Données

Visualisation de Données :

  • Outils de Visualisation : Utilisation d’outils comme Tableau, Power BI, D3.js pour créer des visualisations interactives.
  • Conception de Dashboards : Conception de dashboards informatifs et interactifs pour présenter les insights aux parties prenantes.
Data Storytelling
  • Communication Visuelle : Capacité à raconter des histoires avec des données, en utilisant des techniques de visualisation pour mettre en évidence les points clés.

Compétences en Sécurité et Gouvernance des Données

Sécurité des Données :

  • Chiffrement : Utilisation de techniques de chiffrement pour protéger les données en transit et au repos.
  • Contrôle d’Accès : Mise en place de contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) pour sécuriser les données sensibles.

Gouvernance des Données

  • Qualité des Données : Mise en œuvre de procédures pour assurer la qualité des données.
  • Conformité Réglementaire : Connaissance des réglementations sur la protection des données (GDPR, CCPA) et mise en conformité avec celles-ci.
  • Catalogage des Données : Utilisation d’outils de catalogage des données comme Apache Atlas, Alation pour la gestion et la gouvernance des données.

Compétences en DevOps et CI/CD

Infrastructure as Code (IaC) :

  • Terraform, Ansible : Utilisation de Terraform et Ansible pour la gestion et le déploiement de l’infrastructure en tant que code.

CI/CD pour Data Pipelines :

  • Jenkins, GitLab CI : Mise en place de pipelines CI/CD pour l’automatisation des déploiements de pipelines de données.
  • DataOps : Application des pratiques DevOps à l’ingénierie des données pour améliorer la collaboration et l’automatisation des workflows de données.

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