J’ai conçu un framework complet d’analyse e-commerce (avec Streamlit, scikit-learn et Airflow), et je maîtrise les pipelines de données, la modélisation (churn, recommandation, prédiction), ainsi que la visualisation interactive.
Je recherche un poste à temps partiel (9h–14h) en Seine-et-Marne (77) ou en télétravail partiel.
Conception de tableaux de bord BI pour la stratégie d’entreprise (PowerBI, Python).
Implémentation de modèles d’apprentissage automatique pour ladétection d’anomalies.
Supervision d’une équipe de formateurs IA et accompagnement desprofessionnels vers le self-service BI.
Environnement technique : AWS S3, GitHub, PostgreSQL, Python.
Mise en place d'algorithmes de prévision des ventes pour aiderl'entreprise à anticiper les fl uctuations du marché
Réduction de 15% des coûts opérationnels grâce à l'optimisation desprocessus basée sur l'analyse des données
Participation à la mise en place d'un système de gestion de la relationclient, pour améliorer la fi délisation des clients
Pilotage d’un projet de recherche sur la classifi cation du cancer par deeplearning.
Mise en oeuvre d’architectures ML (Bayesian Networks, Random Forest,SVM).
Tutorats et formations en deep learning.
J'ai développé une plateforme analytique complète pour un site e-commerce, intégrant un tableau de bord interactif (Streamlit) avec plusieurs modèles de machine learning. L'application permet d'analyser les ventes, d'évaluer les performances des vendeurs, de segmenter les clients (RFM), de prédire le churn et le temps de livraison, et de générer des recommandations produits.
Le pipeline de données est automatisé avec Airflow (extraction, transformation, stockage PostgreSQL). L'interface utilisateur offre des visualisations dynamiques avec Plotly, des filtres temporels, et une exportation des résultats en CSV/Excel.