Ingénieur en mathématiques appliquées et gestion scientifique

Intégration du groupe Crédit Agricole dans l'équipe de recherche opérationnelle afin de concevoir des solutions automatisées pour le traitement des données climatiques et financières.

• Conception de pipelines data (CI/CD) traitant des milliards de contrats retail et des données d'exposition aux catastrophes naturelles.
• Automatisation des KRI climatiques sur les portefeuilles Agriculture et Habitat des Caisses Régionales.
• Mise en place d'un reporting automatisé permettant de réduire le délai de production de 2-3 mois à quelques jours.
• Développement de tableaux de bord et restitution des analyses aux décideurs.

Réalisation du projet de fin d'études au sein de KEDGE Business School pour concevoir un outil de simulation de résilience des chaînes d'approvisionnement.

• Conception et développement d'un simulateur Python de résilience des chaînes d'approvisionnement sur un réseau européen à 45 nœuds.
• Modélisation des chocs corrélés par un processus de Hawkes multivarié.
• Valorisation de 8 investissements de résilience et de leurs 28 interactions par simulation Monte Carlo sur 2000 scénarios.
• Quantification par une analyse jeu-théorique d'un écart de coordination allant jusqu'à 6,8 % entre investissement décentralisé et social.

Stage ingénieur chez COFICERT pour moderniser et automatiser les processus de certification.

• Automatisation du processus de certification AML 30000 via l'analyse statistique et la structuration des audits.
• Réalisation du fine-tuning d'un modèle de langage (LLM) pour assister efficacement les auditeurs dans leurs travaux.
• Structuration de l'analyse des données pour fiabiliser la conformité et les contrôles.

Stage d'initiation au sein de l'entreprise Magasin Général pour optimiser la gestion logistique et le stockage.

• Réalisation d'une analyse ABC sur près de 8 800 références produits.
• Modélisation en programmation linéaire en nombres entiers mixtes (OR-Tools) du problème d'affectation des emplacements de stockage.
• Comparaison de deux stratégies d'allocation par simulation, démontrant jusqu'à 30 % de réduction du temps de préparation de commandes face à une allocation aléatoire par classe.