Pendant les 6 dernières années, j'ai travaillé sur une panoplie de projets, dont 4 ans dans les Télécoms. Voici une sélection de mes réalisations, personnelles et professionnelles, en Data Engineering, Data Analytics et Machine Learning.
De la théorie à la pratique.
Contexte : Explorer les capacités du deep learning pour la reconnaissance d'images à partir de zéro.
Solution : Réseau de neurones convolutif (CNN) entraîné avec TensorFlow/Keras sur un jeu de données d'images de fleurs.
Résultat : Modèle capable de classer plusieurs espèces avec une bonne précision, publié sur GitHub.
Voir le projetContexte : Expérimenter la génération de texte à partir d'un corpus stylistique cohérent.
Solution : Modèle de génération de texte entraîné sur un corpus de discours, pour reproduire le style rhétorique de l'orateur.
Résultat : Génération de discours cohérents, illustrant la maîtrise des techniques de NLP au-delà de l'analyse tabulaire.
Voir le projetContexte : Suivre en temps réel l'évolution de la pandémie à partir de données publiques.
Solution : Dashboard interactif développé avec Bokeh, présentant courbes d'évolution, cartes et indicateurs clés par pays.
Résultat : Outil de visualisation clair, mis à jour automatiquement à partir des sources de données publiques.
Voir le projetContexte : Préparer des jeux de données labellisés pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur.
Solution : Outil d'annotation d'images avec TensorFlow pour générer des datasets exploitables en détection/classification d'objets.
Résultat : Pipeline d'annotation réutilisable, réduisant le temps de préparation des données pour mes autres projets ML.
Voir le projetContexte : Offrir aux équipes data un environnement de travail collaboratif et centralisé.
Solution : Installation, configuration et sécurisation d'un serveur JupyterHub on-premises pour un usage multi-utilisateurs.
Résultat : Environnement de travail mutualisé, facilitant la collaboration et la standardisation des outils au sein de l'équipe.
Voir le projetContexte : Automatiser et fiabiliser l'orchestration des flux ETL de l'équipe data.
Solution : Installation, configuration et mise en production d'Apache Airflow on-premises pour la planification des pipelines de données.
Résultat : Orchestration centralisée et monitorée des jobs ETL, avec des alertes en cas d'échec.
Voir le projetContexte : Donner une lecture géographique de la performance commerciale à l'équipe dirigeante.
Solution : Rapport interactif avec carte géographique développée sous Bokeh, croisant indicateurs métier et zones géographiques.
Résultat : Aide à la décision facilitée pour les arbitrages territoriaux et commerciaux.
Voir le projetContexte : Répondre à un besoin métier de reporting fiable et performant.
Solution : Modélisation et conception d'un datamart dédié, structuré pour répondre aux besoins de reporting BI de l'équipe.
Résultat : Reporting simplifié et temps de génération des rapports réduit grâce à une donnée pré-agrégée et fiable.
Voir le projetContexte : Suivre précisément la dernière date d'activité de chaque client pour les analyses de comportement.
Solution : Implémentation d'une table de type "activity" avec logique asof, permettant de reconstituer l'état d'activité d'un client à n'importe quelle date.
Résultat : Base fiable pour les analyses de churn et de comportement client, réutilisée par plusieurs équipes.
Voir le projetContexte : Mesurer la rétention des nouveaux clients (Gross Additions) dans le temps.
Solution : Analyse de survie appliquée aux cohortes de nouveaux clients pour suivre leur taux de maintien à différents horizons.
Résultat : Indicateur clé partagé avec l'équipe dirigeante pour évaluer la qualité des acquisitions et ajuster les stratégies commerciales.
Voir le projetTransformons ensemble vos données en outils stratégiques d'aide à la décision.
Contactez-moi