À propos de Benjamin
Bonjour ! 👋
- Conception et implémentation d'applications intégrant l'IA générative (ex : outils d'analyse et de synthèse de documents, chatbots).
- Je conçois et développe vos applications sur mesure, en couvrant la création d'agents IA, ainsi que le développement backend et frontend, en utilisant les technologies les plus répandues sur le marché (LangGraph, FastAPI, NextJS).
- Conception et création de pipelines ETL (Extract, Tranform, Load) adaptés à vos flux de données. (Intégration de sources multiples de manière automatisée)
- Transformation, nettoyage et intégration de données pour des décisions rapides et des résultats pertinents.
- Analyse des données
- Création, optimisation et mise en production d'algorithmes de Machine Learning. (Détection et segmentation d'objets dans des images).
- Mise en place de la stratégie Data de votre organisation. (stratégie de gouvernance, enjeux de cybersécurité).
- Réalisation de l'architecture globale de votre système d'information. (Réalisation d'une roadmap et supervision de la mise en place des systèmes).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- MichelinData Engineerseptembre 2023 - septembre 2024 (1 an)Clermont-Ferrand, France⛰️ Missions
- Mise en place d’un outil de monitoring
- Implémentation des demandes business
🎯 Objectifs- Mettre en place une nouvelle version d'une application jeune mais incomplète et non optimisée(redondance de code, lenteur etc), la rendre standard et répondre aux besoins des 4 autres équipes du plateau en plus de celle porteuse du projet.
- Implémenter des Design Technico-Fonctionnel de manière automatisé
📚 Réalisations- Mise en place d'un ETL en Python sous Databricks
- De nombreuses tables Gold pour les besoins client via des scripts Python sous Databricks.
- Automatisation de pipelines d'acheminement de données via Azure
- Reporting sous Power Bi
- BraincubeData scientistavril 2023 - septembre 2023 (5 mois)Issoire, France⛰️ EnjeuxL’entreprise traite un volume de données important de clients industriels. Ces données proviennent de capteurs et sont utilisées par des outils de recommandation par deep learning. Ces outils n’acceptent pas les valeurs nulles de capteurs tombant en panne. Il faut donc un outil pour imputer les données en temps réel de la manière la plus précise.🎯 ObjectifImplémenter des outils d’imputation de données et mettre au point un benchmark pour comparer leurs performances📚 Réalisations
- Recherche et documentation scientifique sur l’état de l’art de l’imputation de données
- Implémentation de méthodes heuristiques d'imputation de données
- Implémentation de méthodes d'imputation de données par Machine Learning
- Implémentation d’un benchmark basé sur des indicateurs temporel et de performances
- Implémentation d'une visualisation des différents résultats
- cotteseaCréation d'un logiciel en Python de correction de l'export natif en CSV de Shopifyjuillet 2021 - juillet 2021Clermont-Ferrand, France⛰️ EnjeuxMettre en place un moyen pour Cottesea, une entreprise d'e-commerce de nettoyer ses données de manière automatique🎯 ObjectifsDévelopper une interface d'ETL, permettant le chargement d'un fichier et son nettoyage.📚 Réalisation
- Interface d'import de fichiers
- Formatage automatique du fichier
Avis
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Formations
- Master Data Science, Data Engineer, Machine LearningISIMA2024Master Data Science, Data Engineer, Machine Learning
- Licence InformatiqueUniversité Clermont Auvergne2022
Certifications
- Google - Foundations: Data, Data, EverywhereCoursera2021
- Google - Ask Questions to Make Data-Driven DecisionsCoursera2021