Louis L.

Analyse des mouvements de dates de livraison (EDD Moves) sur un historique de commandes pour identi er les causes de retards et anticiper les risques opérationnels. Création d'un indicateur d'avancement logistique pour suivre la progression des commandes et évaluer l'impact des ajustements de plani cation. Développement de modèles de machine learning pour prédire les dates de livraison des pièces détachées, a n d'améliorer la précision de la plani cation. Refonte d'un pipeline PySpark pour automatiser l'historisation des données de commandes, optimisant ainsi le temps de traitement et la abilité du suivi. Mise en place de dashboards Spot re connectés aux systèmes SAP pour le pilotage des indicateurs de performance logistique. Support technique sur des rapports métiers et accompagnement des équipes dans la transition vers des solutions BI industrielles.

Développement d'un système automatisé de scraping web pour détecter les contenus de contrefaçon sur les plateformes de livestreaming asiatiques (Douyin, Facebook Live, Red). Conception d'un pipeline de données Azure pour collecter, traiter et enrichir automatiquement les données de livestreams et commentaires suspects. Intégration d'un LLM avec prompt engineering pour analyser les signaux de contrefaçon (mentions de marques, termes suspects, intentions de vente, modes de paiement alternatifs). Développement d'un modèle d'arbre de décision pour classi er automatiquement les liens à risque élevé de contrefaçon, alimentant la plateforme pour analyse approfondie. Gestion des contraintes techniques liées au scraping (captcha, bannissements IP, authentication) pour optimiser la collecte de données.

Conception et déploiement de pipelines ETL pour un client logistique, automatisant l'ingestion et la transformation

de +500K lignes de données transactionnelles quotidiennes.

Développement de modèles de prévision de la demande pour un distributeur de pièces détachées de machines de

soufflage, réduisant les erreurs de stock de 25%.

Développement d'une application full-stack intégrant des dashboards de suivi de KPIs supply chain avec

visualisations interactives.

Mise en place d'infrastructures cloud pour le traitement et le stockage des données collectées.