Data Scientist · AI Engineer

Intégration dans une équipe data pour concevoir et déployer des solutions d'intelligence artificielle et des pipelines de data science en environnement production.

• Conception et déploiement d'agents IA (Dust, n8n) pour des cas métier : qualification de personas, détection de risques de churn et veille stratégique automatisée.
• Architecture et mise en place d'un pipeline RAG sur Snowflake pour analyser les transcriptions Aircall, extraire des insights et qualifier les leads en temps réel selon l'intention d'achat.
• Développement d'un système de scoring de priorisation avec alertes automatiques sur appels manqués, intégrant les notifications via Slack vers plusieurs équipes par n8n.
• Conception de visualisations et analyses des données de consommation via Metabase et PostgreSQL.
• Réalisation de web scraping Python pour constituer des bases de données de prospection et automatisation de leur intégration avec HubSpot, Aircall et Slack via API REST.

Participation à un projet académique de recherche en NLP portant sur la détection et la prédiction de biais de genre dans des corpus littéraires français.

• Détection et prédiction de biais de genre dans des chaînes de coréférence sur corpus littéraire français via classification supervisée (Decision Tree, KMeans, Scikit-learn).
• Réalisation d'une analyse diachronique en modélisant l'évolution des biais par décennie et par siècle, avec évaluation rigoureuse via F1-score et matrices de confusion.
• Application d'une vectorisation multi-approches : embeddings, similarité cosinus, TF-IDF et réduction de dimensionnalité via WordNet.
• Gestion de datasets volumineux en garantissant la reproductibilité expérimentale et GitHub selon les standards de recherche académique.