À propos de Victor
50 000 photos traitées en 3 minutes, 1000+ PDFs classifiés automatiquement :
je conçois des systèmes data performants qui ajoute de la valeur à mes clients.
Je vous accompagne sur toute la chaîne de valeur de la data : de l'extraction et nettoyage des données brutes jusqu'au déploiement de modèles Machine Learning en production sur AWS. Mon approche allie rigueur technique et pragmatisme business pour livrer des résultats mesurables.
Mes réalisations récentes :
Doris Engineering : Développement d'un système d'extraction et classification automatique de 1000+ PDF techniques via l'API Claude. Benchmark de modèles ML avec feature engineering avancé et stratégies anti-overfitting. Pipeline complet déployable en production.
Fashion Business Consulting : Conception d'un SaaS de traitement photo sur architecture serverless AWS. Résultat : 50 000 images peuvent être traité en moins de 3 minutes grâce à des workers Lambda distribués. Solution scalable et économique.
RATP : Automatisation de fichier avec scripts Python.
Stack technique :
• Langages : Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Keras, Regex), SQL
• Cloud & DevOps : AWS (Lambda, S3, EC2, DynamoDB, Cognito), Docker,
• Machine Learning : algorithmes supervisés/non-supervisés, Deep Learning, NLP
• IA générative : API Claude, OpenAI, Anthropic
• Data Engineering : pipelines ETL, web scraping, traitement Big Data
• Outils : Jupyter, Git, Excel avancé
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Allemand
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Capgemini Consulting - Capgemini InventData Scientistmars 2026 - Aujourd'hui (3 mois)Au sein de Capgemini j'ai intégré un projet de forecasting pour un très grand groupe international. Je développe donc des compétences en Python, Forecasting et Google Cloud ( GCP)
- Doris EngineeringData Scientist & Engineering internavril 2025 - septembre 2025 (5 mois)• Présentation de 3 solutions (Cloud / On premise / API) pour traiter de la data, puis réalisation d'une solution :• Génération d'une base de donnée structurée via le développement d'un système structurant l'information : classification et extraction de features de plus de 1000 PDF techniques utilisant l'API Claude (batch/streaming).• Benchmark d'algorithmes de machine learning sur le jeu de données créé : création de features dérivées pertinentes, encodage, implémentation de stratégies anti‑overfitting et définition d'une métrique d'évaluation adaptée aux exigences opérationnelles.• Technologies : Python (Pandas), API LLM (Claude), Scikit‑Learn
- Fashion Business ConsultingCloud Architectjanvier 2025 - mars 2025 (2 mois)• Présentation de 2 solutions (Cloud / Software Windows) pour traiter de la data, puis réalisation :• Conception d'un SaaS simple avec une architecture cloud scalable capable de traiter plus de 50 000 photos en moins de 180 s via des workers AWS Lambda distribués pour la parallélisation.• Technologies : AWS (Lambda, Request, DynamoDB, Cognito), API OpenAI, Excel
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Formations
- Diplôme d'IngénieurECE ParisMajeur Data & AI, mineur Cloud.
- Classe Préparatoire aux grandes écoles d'ingénieur (CPGE) PCLycée Turgot, Paris2023J'ai effectué une classe Préparatoire aux grandes écoles d'ingénieur en filière PC, développant ma rigueur
Certifications
- AWS Academy Graduate - Cloud Architecting - Training BadgeAmazon Web Services2025