En quelques mots
J’accompagne les entreprises à créer de l’impact business avec la Data Science, l’IA & le DevOps | PhD • MLOps • Cloud • Kubernetes.
"Transformer les défis data complexes en solutions business actionnables"
Mes Compétences Data Science & ML/IA 🔑🎯📊 :
✔ Machine Learning & IA : Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras, PyTorch, Ensemble Methods, Deep Learning, Computer Vision, NLP, Analyse de séries temporelles
✔ Expertise Anti-Fraude : Systèmes de détection de fraude temps réel, Feature Engineering (200+ variables), Détection d'anomalies, Scoring de risque, Modèles à 98,2% de précision
✔ MLOps & Production : MLflow, Apache Kafka streaming, FastAPI, Containerisation Docker, AWS SageMaker, Pipelines temps réel (latence 80ms)
✔ Analyse & Visualisation des Données : Python (Pandas, NumPy), R, SQL avancé, Power BI, Streamlit, Matplotlib, Seaborn, Modélisation statistique
✔ Big Data & Cloud : PySpark, AWS (Lambda, SageMaker, RDS), PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch
Mes Compétences DevOps & Architecture Cloud 🚀⚙️ :
✔ Cloud & Infrastructure : AWS (EKS, EC2, Lambda, CloudFormation), API Gateway, Infrastructure as Code, Conception d'architectures cloud
✔ Containerisation & Orchestration : Docker, Kubernetes, Docker Compose, Helm, Container Registry, Architectures microservices
✔ CI/CD & Automatisation : Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Terraform, Ansible, AWS CodePipeline, Déploiements zéro-downtime
✔ Monitoring & Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Alerting temps réel, Métriques personnalisées, 99,9% d'uptime atteint
✔ Systèmes & Réseaux : Linux (Ubuntu/CentOS), Scripts Bash, Nginx, Load Balancing, Configuration SSL/TLS
Mon expérience unique, combinant recherche académique et expertise technique opérationnelle, m'a appris qu'au-delà des aspects techniques, la réussite d'un projet repose sur la compréhension des enjeux métier, l'écoute des utilisateurs et la capacité à traduire des besoins complexes en solutions simples et efficaces.
