ce que je fais

Mes domaines d'intervention

ETL

Pipelines de données

  • Extraction, transformation et chargement avec Talend
  • Des données propres et disponibles au bon moment
MDM

Données de référence

  • Modèles de données avec EBX
  • Rôles, droits d'accès et traçabilité
IA

Deep learning & ML

  • Préparation des données, entraînement et évaluation de modèles
  • TensorFlow / Keras et Scikit-learn
  • Démarche Scrum et MLOps
NLP

IA équitable et explicable

  • Scoring hybride avec embeddings sémantiques
  • Audit de biais et explicabilité
  • Dans l'esprit de l'AI Act
Dev

Applications full-stack

  • Python / Django, Flask, React, NestJS, PHP
  • PostgreSQL
  • Du modèle de données à l'interface, jusqu'au déploiement
IoT

Supervision temps réel

  • Collecte de capteurs avec ESP32 et MQTT
  • Traitement avec Node-RED
  • Visualisation en direct sur des tableaux de bord
data engineering

Le processus ETL

Extract
Extraire

Récupère et vérifie les données depuis leurs différentes sources

Bases relationnelles · fichiers CSV / Excel · API
Transform
Transformer

Nettoie, convertit et organise les données pour les rendre exploitables

Talend · règles métier · contrôle qualité
Load
Charger

Charge les données transformées dans la base ou l'entrepôt cible

PostgreSQL · entrepôt de données · référentiel EBX

Chaque étape est contrôlée pour que la donnée reste fiable, traçable et exploitable, de la source jusqu'à l'analyse.