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PARCOURS // EXPERTISE TECHNIQUE & MÉTHODOLOGIESEC // 04

Compétences

Expertise technique couvrant l'intégralité de la chaîne de valeur : Data Engineering, Data Science, AI Engineering, MLOps et Data Analytics.

DATA ENGINEERING

PÔLE 1

Ingénierie des flux de données massifs, architectures distribuées et entrepôts analytiques.

PythonSQLPySparkMicrosoft FabricAzure Data Lake (ADLS)Azure SQLAWS GlueAWS AthenaAWS S3Architecture MedallionPipelines ETL / ELTHadoop & HiveMongoDB & NoSQLElasticSearchTalend OS

DATA SCIENCE

PÔLE 2

Modélisation statistique, apprentissage automatique supervisé/non-supervisé et deep learning.

Machine LearningScikit-learnDeep Learning (PyTorch)Statistiques & Algèbre linéaireNumPy & PandasModélisation prédictiveSéries temporellesVision par ordinateurOptimisation mathématiqueFeature Engineering

AI ENGINEERING

PÔLE 3

Systèmes d'IA générative, architectures RAG et agents autonomes en production.

Agents LLM autonomesArchitecture RAGMistral AIOpenAI APIVector Databases (ChromaDB)Prompt EngineeringTraitement du langage naturel (NLP)Extraction & Parsing documentaireInférence & Intégration LLM

MLOPS & CLOUD

PÔLE 4

Industrialisation, conteneurisation, observabilité et déploiement continu de modèles.

Azure Machine Learning (DP-100)Docker & ConteneursPipelines CI/CDModel Registry & VersioningMonitoring & Data DriftAPI REST (FastAPI, Django)AWS CloudAzure Cloud

DATA ANALYTICS

PÔLE 5

Restitution décisionnelle, modélisation dimensionnelle, KPIs stratégiques et storytelling.

Power BI (DAX, Power Query)SQL Analytique avancéAWS QuickSightGoogle Data StudioConception de KPIs métiersAnalyse supply chain & fluxStorytelling de donnéesCollaboration transverse IT / Métier

Approche & Savoir-être

Résolution de problèmes

Décomposer un problème flou en sous-problèmes vérifiables avant d'écrire la moindre ligne.

Curiosité

Aller lire la source plutôt que de supposer — la documentation, le code, la donnée elle-même.

Adaptabilité

Passer des achats industriels à l'ingénierie de la donnée, et changer d'outil quand le contexte l'exige.

Ownership

Suivre un sujet du recueil du besoin jusqu'à la mise en production et l'arrêt de l'ancien système.

Communication

Restituer un résultat technique à l'oral comme à l'écrit, auprès d'équipes IT comme métier.

Démarrer un projet ensemble