Ingénieure en Data Science et Cloud Computing

Elle a intégré une équipe de data science pour la conception et le développement d'une plateforme d'optimisation des stocks B2B destinée à réduire la dormance.

• A conçu et déployé un pipeline complet d'ingestion automatisée des données de stocks.
• A développé des modèles de prédiction intelligente pour l'optimisation des inventaires.
• A mis en place une architecture full-stack intégrant automatisation, traitement et recommandation.
• A implémenté le backend avec FastAPI assurant l'exposition des algorithmes prédictifs.
• A développé l'interface utilisateur avec Next.js/TypeScript pour la restitution des recommandations.
• A optimisé la base de données SQLite avec le mode WAL pour les accès concurrents.
• A intégré le modèle de langage Llama-3 via l'API Groq pour l'enrichissement des recommandations.

Elle a participé à l'automatisation complète d'un pipeline de veille médiatique.

• A conçu et développé le pipeline d'extraction automatisée de contenus médiatiques.
• A implémenté l'analyse des flux de données collectées via API.
• A orchestré l'ensemble du processus d'extraction, traitement et reporting.
• A configuré n8n pour l'automatisation des workflows de veille.

Elle a conçu et déployé une solution Business Intelligence pour l'analyse de la consommation pharmaceutique hospitalière.

• A défini le référentiel des KPIs stratégiques et opérationnels.
• A modélisé et développé un datamart relationnel dédié à la pharmacie.
• A conçu et implémenté les flux ETL d'extraction et de transformation des données.
• A développé un tableau de bord interactif pour le pilotage de la consommation pharmaceutique.
• A créé une couche de restitution Streamlit pour l'accessibilité des analyses métier.