Consultant Data / IA

Intégration de l'équipe d'ACT-ON Data pour concevoir des solutions data et IA.

• Conception et automatisation de pipelines de données robustes via Talend et PostgreSQL.
• Mise en œuvre d'une architecture Data Vault 2.0 et d'une intégration CI/CD.
• Création de dashboards Qlik Sense pour le pilotage de la performance RH et financière.
• Cadrage, développement et mise en production d'une solution IA (LLM) pour l'automatisation de processus RGPD.
• Nettoyage et préparation de données textuelles métier pour l'apprentissage des règles internes.
• Développement d'une application Flask pour tester et valider les modèles sur des fichiers réels.
• Mise en production de la solution avec une réduction de 25 % du temps de traitement des formulaires.
• Réalisation de data augmentation et optimisation des modèles pour améliorer la robustesse et les performances.

Accompagnement des équipes métier de Promo Consulting sur des problématiques de pilotage commercial et financier.

• Accompagnement des équipes métier sur des problématiques de pilotage commercial et financier (contrats de vente, revente, prévisions).
• Conception de tableaux de bord décisionnels (Tibco Spotfire) facilitant le suivi de la performance et la prise de décision.
• Mise en place de workflows data automatisés via Python et n8n pour fiabiliser, industrialiser et accélérer les traitements.
• Intégration de logiques analytiques et prédictives afin d'améliorer la qualité des indicateurs financiers partagés avec le client.

Exercice en tant que Data Scientist chez RFC SARL sur des problématiques de segmentation et de prévision.

• Réalisation de la data collection et du feature engineering via scraping automatisé et nettoyage avancé des données sous Python.
• Conception et analyse de techniques de clustering (K-Means, DBSCAN) et de classification (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost) pour la segmentation client.
• Prévision du chiffre d'affaires et des ventes à l'aide de modèles de séries temporelles et de deep learning (LSTM).
• Analyse des performances des modèles via des métriques statistiques (RMSE, MAE, accuracy) et interprétation des résultats métier.
• Atteinte d'une amélioration de 40 % des ventes et d'une meilleure compréhension du comportement client.