Ingénieure en Intelligence Artificielle

Participation à un projet de détection et classification de bactéries par intelligence artificielle au sein d'une équipe de recherche et développement.

• Collecte, nettoyage et ingénierie de données issues de la spectroscopie Raman pour la classification de souches de Listeria.
• Conception et entraînement de modèles de machine learning et deep learning pour une détection quasi immédiate, remplaçant des analyses microbiologiques classiques prenant plusieurs jours.
• Mise en place d'une chaîne MLOps complète (versioning, déploiement, tests) avec Bitbucket pour fiabiliser et industrialiser le cycle de vie des modèles.
• Développement d'un microservice FastAPI connecté au spectroscope via le SDK Wasatech, permettant la communication temps réel entre l'appareil de mesure et l'interface PC.
• Conception d'APIs REST dédiées pour la gestion des prédictions et des métadonnées.
• Collaboration avec l'équipe produit et les microbiologistes pour valider les performances du modèle et adapter l'API aux contraintes terrain.
• Participation à VivaTech 2025 pour présenter le projet, élargissant le réseau dans l'écosystème IA et confrontant la solution aux besoins réels du marché.

Intégration à une équipe data pour des missions d'analyse et de visualisation de données orientées business intelligence.

• Participation à la collecte de données et à l'ingénierie des données en utilisant des technologies Big Data.
• Mise en œuvre de modèles de machine learning pour des prédictions et des analyses avancées.
• Développement de tableaux de bord interactifs avec Power BI pour visualiser et interpréter les données, facilitant la prise de décision basée sur les données.

Intégration à une entreprise du secteur agroalimentaire pour mettre en place des solutions data et d'intelligence artificielle.

• Développement d'un tableau de bord de contrôle qualité et logistique sur Power BI avec gestion des alertes pour la surveillance en temps réel des problèmes de qualité.
• Mise en place de modèles de machine learning pour prédire la fidélité des clients et détecter le churn, en analysant l'engagement client.
• Utilisation de l'analyse prédictive pour estimer la demande de produits agroalimentaires, fournissant des insights sur les futurs comportements de consommation.
• Contribution au développement d'interfaces avec Angular et Flask pour l'accès aux tableaux de bord.

Participation à l'automatisation des processus métier et RH pour une entreprise de services industriels.

• Automatisation des workflows RH et projets avec PowerApps et Power Automate sur SharePoint (demandes de congés, gestion de projets, notifications mail).