Data Engineer & BI

Intervention au sein d'Aptitek afin de concevoir une architecture RAG pour un CRM intelligent dans le secteur de l'assurance.

• A conçu une architecture RAG (LangChain, Mistral 7B, ChromaDB) pour un CRM intelligent dans le secteur de l'assurance.
• A développé un pipeline ETL Python sur 3 sources hétérogènes.
• A indexé 39 237 chunks dans ChromaDB et chargé 1 000 enregistrements dans PostgreSQL.
• A modélisé 6 cas d'usage métier en langage naturel (détection résiliation, analyse de sentiment, recherche documentaire).
• A mis en place une infrastructure Docker opérationnelle intégrant PostgreSQL, ChromaDB et Ollama.
• A évalué les performances RAG via le framework RAGAS (faithfulness, relevancy, context recall).

Réalisation d'un projet encadré au sein de F2I axé sur le traitement de données e-commerce et l'analyse prédictive.

• A prétraiter et nettoyé 2 datasets Amazon (1 000 avis clients et 500 produits) selon la méthodologie CRISP-DM.
• A réalisé une analyse de sentiment NLP sur 1 000 avis avec VADER pour une classification positif / neutre / négatif.
• A implémenté un système de filtrage collaboratif (KNN, similarité cosinus) via Scikit-learn pour la recommandation personnalisée.
• A visualisé les résultats et produit un reporting synthétique.

Mission chez Direct Insurance pour une durée de 6 mois afin d'automatiser le traitement des données et d'optimiser le reporting opérationnel.

• A automatisé le nettoyage et l'analyse des données contrats en Python.
• A créé 3 tableaux de bord interactifs sous Power BI et Tableau pour le suivi des portefeuilles.
• A livré un reporting quotidien à la direction pour le pilotage opérationnel.
• A défini des métriques de performance sur un portefeuille de plusieurs centaines de contrats.