Ingénieur de données et spécialiste en automatisation & IA

Conception et développement d'une application de Retrieval Augmented Generation (RAG) combinant backend moderne et intégration LLM pour optimiser la recherche sémantique et l'analyse de données non structurées.

• Architecture backend robuste exploitant FastAPI pour gérer les requêtes utilisateur et orchestrer les pipelines de traitement.
• Pipeline de collecte multicanal permettant l'ingestion de données depuis plusieurs sources hétérogènes.
• Chaîne d'indexation et de recherche sémantique garantissant la pertinence des résultats.
• Intégration d'un modèle LLM (Ollama Cloud API) pour enrichir les résultats de recherche et fournir des réponses contextuelles.
• Modules d'extraction et de traitement de documents PDF en Python via PyPDF.
• Interface utilisateur structurée en HTML5 et CSS3 pour une expérience intuitive.

Conception et déploiement d'un système complet d'automatisation du recrutement transformant un processus entièrement manuel en flux intelligent et autonome, du sourcing à la présélection.

• Conception et développement de deux workflows automatisés interconnectés via n8n orchestrant l'ensemble du cycle de recrutement.
• Automatisation de la publication des offres d'emploi sur LinkedIn, Facebook et portails emploi via intégration des API natives.
• Intégration Google Drive pour la gestion centralisée et le partage des fiches de poste avec les équipes.
• Système de collecte automatique des CV reçus par email avec filtrage intelligent par référence de poste.
• Module d'extraction et de traitement des CV en format PDF utilisant du code JavaScript pour structurer les données candidat.
• Intégration d'un LLM (Ollama) pour l'analyse comparative et le scoring automatique des profils par rapport aux critères de la fiche de poste.
• Automatisation du classement des candidats en trois catégories (TOP5, ARCHIVE5, REJET) réduisant les interventions manuelles.
• Système de notification automatique adressant les 5 meilleurs profils avec pièces jointes structurées.
• Optimisation du système pour traiter N candidatures simultanément sans intervention humaine, réduisant le temps de traitement de plusieurs heures à quelques minutes.
• Validation de la pertinence du scoring intelligent à un taux de 85 % minimum via tests manuels.

Intégration d'une équipe d'exploitation bancaire en tant que pupitreur et analyste pour assurer la continuité opérationnelle des systèmes critiques, superviseur des traitements de fin de journée et mainteneur des infrastructures de production.

• Exécution et supervision quotidienne des traitements de fin de journée (End of Day) en garantissant l'intégrité des opérations bancaires et la conformité des flux financiers.
• Surveillance continue des systèmes d'exploitation, des applications métiers et des bases de données critiques via des outils de monitoring spécialisés.
• Développement et déploiement de scripts automatisés en Shell et Python pour contrôler et vérifier la qualité des traitements, réduisant les interventions manuelles.
• Pilotage de l'exécution et du suivi des virements interbancaires et des traitements MT950 conformément aux normes SWIFT.
• Gestion des flux SharePoint d'échanges internes en garantissant la disponibilité et la synchronisation des données critiques.
• Analyse et optimisation des performances des systèmes d'exploitation pour minimiser les temps d'arrêt et maximiser la résilience.
• Assistance technique spécialisée aux utilisateurs finaux sur l'application Amplitude Bank (connexion, installation, débogage, suppression de programmes).
• Encadrement et formation des utilisateurs sur les nouveaux outils et bases de données lors des déploiements.
• Diagnostic, résolution et suivi des incidents d'exploitation en minimisant leur impact sur la disponibilité des services bancaires.