À propos de Rodrigue
Français
Bilingue ou natif
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Capacité professionnelle limitée
Expériences
- DevoteamChargé de projet d’intelligence artificielle et de transformation digitalCONSEIL & AUDITseptembre 2024 - décembre 2025 (1 an et 3 mois)Levallois-Perret, FranceJ’ai conçu Green4All, un système de recommandation IA dédié au Green IT, de la définition du modèle jusqu’au déploiement en production.J’ai piloté le projet en collaboration avec des consultants métiers, structuré une ontologie métier sous Neo4j et mis en place des pipelines automatisés avec Airflow pour l’ingestion et le traitement des données.La solution repose sur une API Django, une interface ReactJS, une base PostgreSQL optimisée et l’intégration de modèles NLP et LLM (LLaMA, GWEN, Mistral).Le tout a été conteneurisé avec Docker, déployé via GitLab CI/CD et documenté pour une prise en main rapide et durable.Résultat : une plateforme IA fiable, scalable et orientée décision, au service de la performance environnementale et opérationnelle
- LM GroupeData analyst / développeur full stackTÉLÉCOMMUNICATIONSmars 2023 - août 2024 (1 an et 5 mois)Yaoundé, CamerounJ’interviens comme Data Analyst et Développeur Full-Stack freelance pour analyser et optimiser des outils de call-center orientés performance.J’ai conçu des API Django robustes, développé une interface VueJS intuitive et testé les endpoints via Postman pour garantir fiabilité et qualité.J’ai structuré et administré des bases PostgreSQL, puis créé des tableaux de bord Power BI pour suivre les KPI clés en temps réel.Le travail a été mené en sprints agiles, avec une documentation technique claire facilitant la maintenance et l’évolution des solutions.Résultat : des outils décisionnels lisibles, exploitables rapidement et alignés sur les objectifs business.
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Formations
- Data EngineerIEF2I2025Mise en place d’un datalake en suivant le principe des medallions. Conception et mise en œuvre d’un Data Lake en suivant l’architecture Médaillon (Bronze, Silver, Gold). Définition des pipelines d’ingestion, de transformation et de consommation des données . Choix des technologies adaptées (Databricks, Hadoop.).Mise en place de processus d’ingestion pour différentes sources de données (fichiers CSV/JSON, bases relationnelles, APIs). Gestion des données Bronze (raw data) avec historisation et conservation du schéma source. Normalisation, nettoyage et structuration des données dans la zone Silver. Création de vues agrégées et de modèles analytiques dans la zone Gold. Déploiement de workflows ETL/ELT (via Airflow). Documentation et suivi des métadonnées.