Réalisations
DataMarket – Plateforme automatisée d’analyse du marché de l’emploi data
Contexte et objectif
Concevoir une plateforme capable de collecter, structurer et analyser automatiquement des offres d’emploi afin d’identifier les compétences, technologies et tendances du marché data.
Ce que j’ai mis en place
- Pipeline ETL automatisé (collecte, nettoyage - transformation, chargement de données) (Python)
- Orchestration des traitements et planification quotidienne (Airflow)
- API de consultation des données (FastApi)
- Interface de visualisation interactive (Dash)
- Déploiement cloud et supervision de l’ensemble (Docker - AWS)
Résultats concrets
- Environ 22 000 offres collectées et analysées
- Réduction drastique du temps d’analyse (de plusieurs heures à quelques minutes)
- Base exploitable pour le pilotage, la veille et l’aide à la décision
Compétences démontrées
Automatisation · pipelines ETL · APIs · structuration de données · déploiement · exploitation opérationnelle
YanaChat – Assistant conversationnel contextualisé pour la Guyane
Contexte et objectif
Développer un assistant conversationnel capable de fournir des réponses contextualisées sur la Guyane, en s’appuyant sur des sources locales fiables et des traitements automatisés.
Ce que j’ai mis en place
- Collecte et structuration de sources hétérogènes
- Mécanismes de recherche et de contextualisation des réponses (agent + recherche web ciblée, évolution vers RAG)
- Intégration d’outils d’IA pour l’analyse textuelle et l’assistance conversationnelle (LLM - API Mistral AI)
- Déploiement d’une application accessible en ligne (VPS – hébergement européen conforme RGPD)
Intérêt du projet
- Mise en pratique de l’IA de manière opérationnelle
- Problématiques proches de celles rencontrées en entreprise (qualité des données, pertinence des réponses, fiabilité du service)
- Projet évolutif, pensé pour être maintenable et extensible
Compétences démontrées
Traitement de données textuelles · intégration d’IA · conception de services data · mise en production
StarDash – Pipeline de maintenance prédictive sur données de capteurs industriels
Contexte et objectif
Concevoir un pipeline data industriel de bout en bout — de la collecte de données capteurs jusqu'au dashboard opérationnel — permettant de surveiller la disponibilité machine et d'anticiper les pannes sur une flotte d'équipements.
Ce que j'ai mis en place
- Pipeline ETL complet sur données de capteurs industriels (10 000 cycles machine, 14 variables) (Python, Pandas)
- Modélisation analytique en schéma en étoile avec indicateurs calculés(PostgreSQL)
- Dashboard de surveillance opérationnelle en 4 sections (Dash, Plotly)
- Rapport analytique interactif en parallèle, explorant les mêmes données sous un angle décisionnel (Power BI)
- Déploiement de l'ensemble de la stack en environnement conteneurisé (Docker, VPS Linux)
Résultats concrets
- 10 000 cycles machines analysés (dataset AI4I 2020, UCI ML Repository)
- Identification des zones de risque par type de panne et segment qualité
- Dashboard exploitable pour le pilotage maintenance et l'aide à la décision
Compétences démontrées
Pipelines ETL · modélisation analytique · PostgreSQL · données capteurs · dashboards opérationnels · Power BI · déploiement
Freelance – Projets data et automatisation
En parallèle de ma recherche de poste salarié, je réalise des missions freelance ciblées en data engineering. Cette activité me permet de maintenir une pratique opérationnelle régulière, de consolider mes compétences et de répondre à des besoins concrets lorsque le format mission est privilégié par les recruteurs ou les clients.
Les missions portent principalement sur :
- automatisation de collectes de données
- structuration et nettoyage de données
- pipelines ETL légers
- déploiement d’outils data
Cette activité est secondaire et adaptable, et peut être suspendue ou arrêtée en cas d’intégration dans un poste salarié à temps plein.