Senior Data Scientist | IA & Machine Learning (ML/MLOps) Engineer

Intervention au sein des équipes de SI Public France afin d'accompagner la valorisation des données et le développement de solutions d'intelligence artificielle.

• Réalisation d'analyses exploratoires et statistiques avancées sur Snowflake avec SQL, Python et Pandas.
• Conception et automatisation de pipelines de collecte, transformation et enrichissement des données avec Apache Airflow et PySpark.
• Mise en œuvre de techniques de détection et de traitement des données aberrantes pour améliorer la qualité des données.
• Développement de traitements de données à grande échelle avec PySpark et SQL.
• Conception, entraînement et évaluation de modèles de Machine Learning avec Scikit-Learn.
• Réalisation de travaux de feature engineering et d'optimisation des modèles.
• Développement de solutions basées sur les LLMs et l'IA générative pour l'automatisation.
• Conception de solutions RAG et exploration d'architectures multi-agents.

Participation à la Direction Data & IA de Marjane Group pour contribuer à l'industrialisation de solutions Data Science et MLOps destinées à optimiser la supply chain et la connaissance client.

• Conception et industrialisation de modèles de Machine Learning avec Scikit-Learn, Python et Databricks.
• Réalisation d'analyses exploratoires et statistiques à l'aide de Python, Pandas et SQL.
• Développement et automatisation de pipelines de données et de Machine Learning avec Azure Data Factory et PySpark.
• Mise en œuvre des pratiques MLOps via MLflow, Git et Azure.
• Surveillance des modèles en production à travers le suivi des métriques et la détection de Data Drift.
• Optimisation des traitements de données et pipelines Big Data avec PySpark et SQL.

Participation à des projets de transformation data-driven pour des clients grands comptes au sein des équipes Data d'ALTEN.

• Réalisation d'analyses exploratoires et statistiques avancées avec Python, Pandas et SQL.
• Conception et entraînement de modèles de Machine Learning et Deep Learning avec Scikit-Learn et TensorFlow/Keras.
• Développement de pipelines de préparation et de transformation des données avec Python et Talend.
• Implémentation de traitements Big Data distribués avec PySpark sur l'écosystème GCP et BigQuery.
• Optimisation des performances des traitements analytiques à travers l'amélioration des requêtes SQL.
• Mise en place du monitoring des modèles et de la détection de Data Drift.
• Développement de tableaux de bord et indicateurs sous Power BI.

Participation à des projets de recherche appliquée en Intelligence Artificielle et Data Science au sein du laboratoire IR2M.

• Conception et développement de solutions d'analytique avancée avec Python, Scikit-Learn et Pandas.
• Réalisation d'analyses exploratoires et statistiques avec PostgreSQL et Python.
• Développement, entraînement et optimisation de modèles de Deep Learning avec PyTorch, TensorFlow et Keras.
• Mise en œuvre de techniques de Transfer Learning.
• Préparation et transformation des données avec Python, Pandas et Scikit-Learn.
• Évaluation et optimisation des performances des modèles via validation croisée et tuning.
• Mise en place de bonnes pratiques MLOps avec Git et l'automatisation des workflows.

Participation à des projets de transformation digitale et d'intelligence artificielle pour des clients grands comptes au sein des practices Data & IA de Capgemini.

• Analyse des besoins métier et identification de cas d'usage IA en collaboration avec les équipes.
• Conception, entraînement et évaluation de modèles de Machine Learning avec Python et Scikit-Learn.
• Mise en œuvre d'algorithmes de clustering non supervisé (K-Means, DBSCAN).
• Développement et orchestration de pipelines avec Databricks, Apache Airflow et Python.
• Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow.
• Extraction et transformation de données via des requêtes SQL avancées.
• Conception et automatisation de tableaux de bord avec Tableau Desktop.