Junior Engineer

A intégré le département IT de Delice Danone en tant qu'analyste systèmes d'information et développeur software afin d'automatiser et d'optimiser les processus qualité et la gestion des stocks.

• A conçu et déployé une application web Python/Flask automatisant le contrôle qualité de la production incluant des tableaux de bord interactifs, une couche d'analyse statistique et des rapports analytiques, réduisant le temps de traitement des données de 30%.
• A développé des rapports analytiques avec SQL Server et SSRS pour surveiller les tendances de qualité de production et la performance opérationnelle.
• A piloté le cycle de développement complet d'une solution mobile intégrée à l'ERP JDE Oracle pour la gestion des stocks en temps réel incluant le mapping des données ERP, l'analyse des processus métiers, la coordination UAT et la formation des utilisateurs, atteignant une traçabilité en temps réel de 100%.
• A réalisé l'analyse fonctionnelle des processus métiers d'inventaire et d'approvisionnement au sein de l'ERP JDE Oracle, traduisant les besoins utilisateurs en spécifications fonctionnelles et configuration ERP.
• A fourni un support utilisateur sur les modules ERP, animé des sessions de formation sur les nouvelles fonctionnalités et rédigé des guides utilisateurs ainsi que des procédures opérationnelles.
• A rédigé des spécifications fonctionnelles et soutenu le développeur externe tout au long du développement de la solution, de la clarification des besoins à la validation des fonctionnalités, en s'assurant de l'alignement avec les besoins métiers.
• A encadré deux projets de stagiaires sur la solution mobile d'inventaire en définissant le périmètre, en pilotant des sprints Agile et en validant les livrables.
• A automatisé les tâches ERP sur les modules d'inventaire et d'approvisionnement JDE Oracle à l'aide de programmes Java, réduisant la charge de travail manuelle et améliorant la fiabilité des processus.

A réalisé un stage d'ingénieur en IA chez Sierra Bravo Intelligence axé sur la conception et le déploiement de bout en bout d'un système d'IA conversationnelle de niveau production.

• A développé un bot vocal propulsé par l'IA en exploitant Python, Rasa, ainsi que des briques de Machine Learning et Deep Learning.
• A conçu, entraîné et évalué un modèle de classification d'émotions basé sur un réseau de neurones convolutif en utilisant Python et TensorFlow.
• A géré l'intégralité du cycle de vie du Machine Learning comprenant la collecte des données, le preprocessing, la sélection de modèle, l'ajustement des hyperparamètres et l'évaluation des performances.
• A documenté l'architecture du modèle, les métriques d'évaluation telles que la précision, le score F1 et la matrice de confusion ainsi que les procédures de déploiement pour la transmission aux parties prenantes.

A effectué un stage en Data Science chez IT-GUST pour concevoir une solution complète d'intelligence artificielle dédiée à la détection de fausses informations.

• A architecturé un pipeline de données évolutif utilisant le web scraping pour ingérer des données provenant de plus de 75 sources.
• A appliqué un prétraitement basé sur Pandas et NumPy incluant la tokenisation, la normalisation et l'extraction de caractéristiques NLP, réduisant le bruit des données de 20%.
• A entraîné et comparé quatre modèles prédictifs incluant Decision Tree, Naïve Bayes, Passive Aggressive et Random Forest.
• A ajusté les hyperparamètres, diminué les faux positifs de 15% et amélioré la performance globale du modèle de 10%, évaluée via la précision, le rappel et le score F1.
• A déployé le modèle le plus performant sous la forme d'une application web Flask et documenté l'ensemble du pipeline ML ainsi que la justification du choix du modèle.