Ingénieur en devenir (EFREI Paris, Majeure Big Data & ML), je couvre l'intégralité du cycle produit data : du recueil des besoins métier jusqu'au déploiement en production. À l'aise sur un pipeline Kafka, un modèle ML, u…
Ingénieur en devenir (EFREI Paris, Majeure Big Data & ML), je couvre l'intégralité du cycle produit data : du recueil des besoins métier jusqu'au déploiement en production. À l'aise sur un pipeline Kafka, un modèle ML, une API REST ou une interface React, je conçois des solutions de bout en bout en gardant l'utilisateur final au centre. Anglais C1 (TOEIC 880) — disponible en alternance dès septembre 2026.
Méthode métier : recueil et priorisation des besoins auprès des équipes (méthode MoSCoW), rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques, documentation livrée en fin de mission., Architecture fullstack : plateforme Next.js 14 / TypeScript / TailwindCSS gérant 470+ critères réglementaires, transformant un processus juridique complexe en outil d'aide à la décision., Pipeline RAG : intégration Llama-3.3 pour analyse sémantique automatisée de corpus juridiques extraits via requêtes SPARQL., DevOps & monitoring : CI/CD GitHub Actions, déploiement Railway/Vercel, supervision Prometheus/Grafana — uptime cible 99,97%., Data storytelling : dashboards de conformité destinés aux non-experts, réduisant le temps d'analyse des corpus juridiques.
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