Junior Data Engineer

Intégration de l'équipe data d'Ascentiel Groupe afin de renforcer le reporting décisionnel et de concevoir des solutions de données actionnables pour les parties prenantes métier.

• Construction de KPIs quotidiens et automatisation de requêtes SQL avancées.
• Conception de tableaux de bord Looker Studio pour le suivi de performance.
• Conduite d'études ad hoc portant sur le profiling, la conversion et la segmentation client.
• Optimisation de requêtes SQL complexes et de pipelines d'analyse, réduisant le temps d'exécution de certaines requêtes de 30 secondes à quelques secondes.
• Conception et développement d'un prototype de moteur RAG appliqué à des cas d'usage marketing, réduisant le temps de recherche documentaire de plusieurs minutes à quelques secondes.
• Analyse des besoins des équipes Marketing et Direction pour traduire leurs problématiques en solutions de données.
• Rôle d'interface entre utilisateurs métier et enjeux techniques en exploitant et croisant des données issues d'Email, Google Analytics, Centre d'appels et TV.

Pilotage d'un projet de fin d'études en environnement contraint pour l'Armée de l'Air et de l'Espace.

• Pilotage d'une équipe Agile de 6 personnes pour concevoir un agent conversationnel RAG de l'analyse des besoins jusqu'au déploiement.
• Mise en œuvre d'un pipeline RAG complet comprenant l'ingestion documentaire, le chunking, les embeddings, la recherche vectorielle et la génération LLM.
• Interrogation en langage naturel d'une trentaine de documents techniques rendue possible.
• Réalisation d'un benchmark quantitatif de 7 LLMs open-source selon 3 critères : latence, précision et consommation mémoire.

Collaboration avec l'Office National de l'Électricité pour travailler sur la maintenance prédictive des infrastructures de transport d'énergie.

• Étude comparative de plusieurs modèles de Machine Learning pour la détection d'anomalies sur des données de lignes haute tension.
• Analyse de la performance des modèles et de leur pertinence par rapport aux enjeux métier.
• Recommandation et promotion du modèle PoC le plus performant auprès des équipes techniques.
• Atteinte d'un taux de détection d'anomalies de 90 % avec le modèle retenu.

Participation au développement d'une application interne de gestion administrative au sein du Ministère de l'Équipement.

• Conception et développement d'un système RH pour le ministère.
• Centralisation et automatisation de la gestion des informations des employés.