CV

Expérience professionnelle

Data scientist

La Poste (alternance + CDD)
09/2021 – 12/2024

  • POC role mining en environnement IAM (400–500k comptes, dont 232k humains), avec développement de modèles de machine learning non supervisés, permettant d’identifier des profils d’habilitations et de mettre en évidence la nécessité de clarifier les règles métiers pour fiabiliser les profils.
  • Revue des comptes utilisateurs (232k) en IAM, industrialisation d’un flux de données et mise en place de reportings, réduisant un travail manuel de 6 mois par an, tout en renforçant la sécurité du SI.
  • Accompagnement d’une alternante data scientist en IAM, formation aux méthodes, outils et enjeux métier, permettant qu’elle devienne rapidement opérationnelle, autonome et reprenne durablement les sujets en production.

Développeur full stack

Mappia (stage)
02/2021 – 08/2021

  • Développement full-stack sur GoSuite (plugin DAO/​SIG de Mappia), amélioration l’interface et les fonctionnalités de contrôle/​édition de données géolocalisées, livrant une fonctionnalité validée pour la production et renforçant l’UX.

Développeur logiciel

ON-SITU (stage)
01/2020 – 03/2020

  • Développement d’un module de gestion de capteurs en C# pour un dispositif muséal, avec configuration dynamique via XML, contribuant à une nouvelle expérience utilisateur immersive.

Projets

Open prices

Produit open source
10/2025 – 01/2026

  • Développement d’un produit data open source “open_prices” de A à Z, à partir
    des données Open Prices, analysant les tendances tarifaires par produit et
    zone géographique, avec création de dashboards Streamlit Cloud et
    documentation GitHub Pages, aboutissant à un produit data exploitable et
    déployé.

Formation

Mastère Expert informatique et systèmes d’information (spécialité Data science)

Lyon Ynov Campus, 69000 Lyon
2020 – 2023

BTS Services Informatiques aux Organisations
(spécialité Développement informatique)

Lycée Louis Pergaud, 25000 Besançon
2018 – 2020

Compétences techniques

IA / Machine Learning /Data science
ML (K-Means, Birch, PCA,
Random Forest, XGBoost,
etc.), DL (CNN, GAN,
Encoder-Decoder,
Vision Transformer),
Data Cleaning,
Feature Engineering, NLP

Logiciels / Outils
Git, GitHub, GitLab,
Jupyter Notebook,
Streamlit, MLflow,
Tableau, Excel,
Dataiku, Selenium,
Power BI (base)

Librairies
Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Scikit-learn, SciPy,
NLTK, OpenCV, Fastparquet

MLOps / Déploiement
Docker, AWX, CI/​CD,
API REST, Monitoring, GitHub Actions, Pytest,
Black, Flake8, Ruff,
Jenkins (notions)

Big Data
Cloudera (CDP),
Kafka, Dataiku,
Hive (notions),
HDFS (notions),
Airflow (notions)

Langages
Python, C, C#, Java,
Javascript, SQL (MySQL),
NoSQL (MongoDB),
LDAP, Bash

OS & Cloud
Windows, Linux
(Debian, Manjaro),
Azure

Maths
Statistiques, Probabilités,
Algèbre linéaire,
Optimisation

Framework
Keras, Pytorch, TensorFlow, .NET, Spring,
FastAPI, Flask, PySpark

Langues

Français : C2 (langue maternelle)

Anglais : B1 (intermédiaire)