
Data Scientist orienté delivery, spécialisé en Machine Learning, IA Générative (RAG) et industrialisation (MLOps).
Expérience sur des projets data end-to-end : cadrage, préparation des données, modélisation, déploiement et suivi.
Capable de contribuer à une stratégie Data/IA (process, structuration, qualité, gouvernance) et à la mise en œuvre de cas d’usage
concrets au sein d’un Hub Data.
Data Science : classification, régression, scoring, segmentation, optimisation, validation & interprétabilité du modèle (Shap)
NLP / IA Générative : embeddings, RAG, assistants conversationnels, évaluation et réduction d’hallucinations
Data Engineering : collecte, nettoyage, transformation, feature engineering, pipelines reproductibles
MLOps / Industrialisation : API FastAPI, Docker, CI/CD, suivi performance, monitoring, versioning
Langages : Python, Pyspark, SQL, Rstudio , SAS (statistiques)
Cloud : principes Azure (cloud-agnostique), déploiement conteneurisé, Streamlit