À propos

Je suis ingénieur en Data Science et Intelligence Artificielle, passionné par la conception de solutions intelligentes basées sur les données. J’interviens sur l’ensemble de la chaîne, du traitement des données au développement de modèles de machine learning et à leur déploiement dans des environnements cloud. J’ai travaillé sur des projets liés aux LLM, au NLP, aux systèmes de recommandation et au data engineering, et je suis motivé par l’apprentissage continu et la création de solutions à impact réel.

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Expertise technique

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    Data Science

    Exploitation des données pour créer des modèles analytiques et prédictifs.

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    Intelligence Artificielle

    Conception de solutions intelligentes basées sur le machine learning et les LLM.

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    Data Engineering

    Construction de pipelines de données fiables et scalables.

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    Développement Web & Cloud

    Création et déploiement d’applications web performantes sur des infrastructures cloud.

Daniel lewis
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Daniel lewis

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Parcours

Expériences professionnelles

  1. Ingénieur ML : Plateforme de CV Matching & Recommandation

    Clinique de l’IA – Aivancity ️Mars 2025 — Novembre 2024

    Développement d’une plateforme web intelligente permettant aux candidats d’analyser leur CV, d’évaluer leur profil et de recevoir des recommandations personnalisées d’offres d’emploi et de formations.
    - Développement du backend avec FastAPI et base de données PostgreSQL/pgvector.
    - Création du frontend interactif avec React.
    - Mise en place d’un pipeline IA utilisant un LLM Mistral et des embeddings multilingual-e5-large pour l’analyse et la recommandation.
    - Conteneurisation de l’application avec Docker et intégration d’APIs externes (France Travail & Onisep).
    - Optimisation des algorithmes de matching pour fournir des recommandations pertinentes et personnalisées.
    Démo : CV Matching

  2. Ingénieur IA : Générateur de script Terraform

    Vermeg ️Novembre 2023 — Novembre 2024

    Développement d’une application capable de produire automatiquement des scripts Terraform à partir de fichiers CSV/JSON décrivant l’infrastructure, afin de simplifier et automatiser le déploiement cloud.
    - Conception et implémentation du générateur de scripts Terraform pour automatiser la création d’infrastructures.
    - Application de la méthodologie CRISP-DM pour la gestion et l’analyse des données d’entrée.
    - Coordination et suivi de l’avancement de l’équipe via Jira.
    - Optimisation et validation des scripts générés pour assurer leur précision et leur conformité aux standards.

  3. Développeur BI : Tableau de bord Power BI

    Sagemcom ️Juin 2023 — Août 2024

    Conception d’un tableau de bord interactif pour visualiser les données et faciliter la prise de décision grâce à l’intégration de KPI et de rapports personnalisés.
    - Développement du tableau de bord avec Power BI, connecté à une base MySQL.
    - Création de rapports interactifs et de KPI personnalisés pour le suivi des performances.
    - Développement du backend avec Django pour gérer l’accès aux données et l’actualisation des informations.
    - Travail en méthodologie Agile/Scrum pour planifier et suivre l’avancement du projet.

  4. Stage ingénieur : IoT ”Smart Car”

    SFM technologies ️Julliet 2022 — Août 2022

    Développement d’une application web pour superviser et gérer les données d’un boîtier IoT, facilitant la maintenance et le suivi des véhicules.
    - Développement du backend avec Spring Boot et du frontend avec Angular.
    - Connexion à une base de données MySQL pour stocker et gérer les données IoT.
    - Intégration de fonctionnalités de géolocalisation, alertes et rapports pour la maintenance proactive.
    - Mise en œuvre de la méthodologie Agile/Scrum pour organiser et suivre le projet.

  5. Stage ingénieur : Distributeur automatique inversé

    GreenAlfaco ️Julliet 2023 — Octobre 2023

    Développement d’un système intelligent pour gérer et analyser les transactions des distributeurs automatiques inversés, intégrant une application mobile et une interface web d’administration.
    - Conception et entraînement d’un modèle CNN pour la reconnaissance et le traitement des interactions avec le distributeur.
    - Développement d’une application mobile Flutter pour le suivi des transactions, la localisation des distributeurs, la génération de codes QR et la collecte des retours utilisateurs.
    - Mise en place d’une application web pour l’administration, l’analyse des données comportementales et la visualisation des performances du système.
    - Intégration de fonctionnalités de reporting et de supervision pour améliorer l’expérience utilisateur et la maintenance.

Education

  1. Master en Data Engineering et Cloud Computing – Aivancity Paris-Cachan

    2024 — 2025

    Approfondissement des compétences en data engineering, intelligence artificielle et cloud computing, avec un focus sur les pipelines de données, les architectures distribuées et le déploiement de solutions data-driven.

  2. Diplôme d’ingénieur en informatique – École Supérieure Privée d’Ingénierie et de Technologies (ESPRIT)

    2021 — 2024

    Acquisition de solides bases en informatique, couvrant les algorithmes, le génie logiciel, les systèmes d’information, le développement web et les fondamentaux de la data et de l’intelligence artificielle.

  3. Classes préparatoires Mathématiques-Physique – Institut Préparatoire aux Études d’Ingénieur de Sousse (ESSTHS)

    2019 — 2021

    Formation intensive en mathématiques et physique, développant des compétences analytiques, un esprit de rigueur et une solide capacité de raisonnement scientifique.

Projets académiques

  1. Application RAG avec traitement de documents PDF

    Octobre 2025 - Décembre 2025

    Développement d’une application de Retrieval-Augmented Generation (RAG) permettant d’analyser des documents PDF et de fournir des fonctionnalités intelligentes de questions-réponses.
    - Extraction et prétraitement du contenu des documents PDF.
    - Mise en place d’un pipeline RAG avec LangChain pour la recherche et la génération de réponses.
    - Stockage et recherche sémantique des embeddings avec ChromaDB.
    - Intégration du modèle Llama3 pour générer des réponses contextuelles et pertinentes.

  2. RAG MBA ChatBot

    Août 2024 - Septembre 2024

    Développement d’un chatbot intelligent basé sur la Retrieval-Augmented Generation (RAG), conçu pour répondre à des questions complexes à partir de documents PDF spécifiques au domaine MBA.
    - Traitement et analyse de documents PDF pour l’extraction de contenu pertinent.
    - Mise en place d’une architecture RAG combinant recherche sémantique et génération de langage.
    - Indexation et récupération contextuelle des informations à partir des documents chargés.
    - Développement d’un chatbot interactif capable de fournir des réponses précises et contextualisées.

  3. Résumé automatique de textes avec Python

    Julliet 2024 - Août 2024

    Développement d’une application de résumé automatique de textes utilisant Python pour condenser des documents tout en conservant les informations essentielles, facilitant l’analyse et la compréhension rapide de contenus textuels.
    - Prétraitement et nettoyage des données textuelles pour le résumé automatique.
    - Implémentation de techniques de NLP avec Python (NLTK, SpaCy) pour analyser et comprendre le texte.
    - Développement d’algorithmes de résumé extractif et/ou génératif pour produire des résumés pertinents.
    - Évaluation de la qualité des résumés avec des métriques adaptées.

  4. Système de recommandation NLP basé sur les connaissances du PMBOK

    Septembre 2023 - Novembre 2023

    Développement d’un système intelligent capable de fournir des recommandations pertinentes pour le suivi des questions liées à la maintenance de projets IT à partir de documents techniques non structurés.
    - Extraction et structuration de connaissances à partir du texte non structuré PMBOK grâce au NLP.
    - Modélisation sémantique avec OWL2 et OWLReady2 pour représenter les concepts et relations métiers.
    - Développement d’une application web avec Django (Python) pour interagir avec le moteur de recommandation.
    - Traitement du langage naturel et analyse de texte avec SpaCy et NLTK.
    - Utilisation de Graph Neural Networks (GNN) pour améliorer la pertinence des recommandations.

  5. Détection de fraude par carte bancaire avec PySpark

    Novembre 2023 - Décembre 2023

    Développement d’un système scalable de détection de fraude basé sur Apache Spark (MLlib), permettant d’identifier les transactions frauduleuses à partir de données fortement déséquilibrées.
    - Traitement et préparation de grands volumes de données de transactions avec PySpark.
    - Gestion du déséquilibre des classes (fraude vs non-fraude) pour améliorer les performances des modèles.
    - Entraînement et comparaison de modèles Random Forest et Gradient Boosted Trees via Spark MLlib.
    - Évaluation des performances des modèles à l’aide de métriques adaptées aux données déséquilibrées.

  6. Prédiction de la résiliation des abonnements clients

    Septembre 2022 — Décembre 2022

    Mise en place d’un modèle de machine learning pour identifier les clients à risque de résiliation et proposer des actions préventives afin de réduire le churn.
    - Construction et entraînement de modèles de classification (Logistic Regression, Random Forest) pour prédire la probabilité de résiliation.
    - Analyse des données clients et préparation des features pertinentes pour le modèle.
    - Développement de recommandations personnalisées et offres ciblées pour réduire le taux de résiliation.
    - Évaluation des performances du modèle et ajustement des paramètres pour améliorer la précision des prédictions.

Mes Compétences et Technologies

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