Emmanuel B.

✔ Lead DS Program AI for supply chain (6 mois) Client Adeo

✔ Senior Data scientists :

Clients Rockwool International (12 mois) & Arrow by Microsoft (4 mois)

Management de l’avancement et de la qualité des livrables (code et maquettes)

Communication statuts Projets au Comex

✔ Avec Vo technologies : Co-Développement d’une plateforme SAAS marque blanche basée sur l’IA générative / LLMOps

🎯 Orientation commerciale : identification de besoins d'amélioration opérationnelle des clients

🎯 Expertise technique : collecte et transformation de données en études statistiques, développement d'analyses abstraites et de modèles d'IA, et proposition de solutions Light SAAS

🎯 Missions stratégiques impliquant la création de feuilles de route data/IA

✔ Projets économétriques B2B2C : prévisions de ventes/demandes et des analyses de performances pour les campagnes marketing à l'aide de prédictions de séries chronologiques et d'outils de ML.

✔ Connaissance approfondie des clients et excellence des relations, CRM, BLS, SEO : analyse comportement clients, CLTV, segmentation, analyse des sentiments, systèmes de recommandation et prévision du taux de désabonnement

✔ Optimisation opérationnelle : application de calcul scientifique et d'optimisation sous contraintes aux stratégies de tarification et à divers processus métiers

✔ Amélioration de l'efficacité opérationnelle de l'entreprise : utilisation de techniques de modélisation marketing pour modéliser avec précision les effets des investissements sur les revenus & KPI au niveau granulaire souhaité

✔ Mix Modeling Marketing R&D : R&D interne pour l'hybridation du système expert et du machine learning jusqu'aux méthodes probabilistes

✔ Automatisation des processus routiniers et répétitifs

✔ Création de contenus pédagogiques innovants en Data Science et Supply Chain Opérationnelle

Principaux Clients 📌 : Samsung, Google, Meta, L'Oréal, Total Energie, But, Castorama, Conforama, Synomia by Converteo, Hetic, Interflora

🎯 Projets Tech : Développement et déploiement de modèles ML

✔ Développement d'applications avancées sur les modèles TOP LLM

✔ Lalgodepaulo : Développement d'algorithmes avancés variables en fonction du temps pour les prédictions de résultats multisports

✔ Rakuten :Conception d'un pipeline de modélisation de classification complexe de Deep Learning pour le commerce électronique pour les données de texte et d'image provenant de Rakuten

✔ Datascientest : Implémentation d'un pipeline de tests unitaires MLOps CI/CD Docker pour les modèles ML déployés sur Fast API avec Docker et K8s. Développement d'algorithmes pour le PNL, la Vision par Ordinateur et l'Analyse de Réseau

✔ Kaggle & autres projets : Création d'un pipeline de formation continue GCP MLOps à l'aide de Kubeflow Pipelines et Vertex AI