Je fiabilise les chiffres sur lesquels une direction décide, et j'automatise les rapports qu'on refait encore à la main. Chaque analyse que je publie peut être rejouée par quelqu'un d'autre.
Trois apports concrets, chacun relié à la preuve chiffrée qui va avec. Voir les outils utilisés
Mes vingt mesures Power BI, je les ai rejouées une par une en SQL avant de les montrer : 129 comparaisons, écart maximal de 4,8e-14. Chez Angelotti, j'ai rapproché environ 1 440 tiers pendant une migration ERP, sans perte de donnée critique.
Une centaine de rapports et tableaux de bord Power BI pour cinq services métier, alimentés par des pipelines ETL sous SQL Server et des connecteurs vers l'ERP, des API REST et des bases SQL. Le temps passé à recopier des extractions repart vers l'analyse.
Chaque chiffre affiché vient d'un fichier du dépôt, les règles de nettoyage sont comptées et les limites sont écrites noir sur blanc. Les projets de ce portfolio suivent tous ce protocole. C'est ce qui permet de tenir un résultat en réunion quand quelqu'un le conteste.
Le socle est mathématique et statistique. Le deep learning, le NLP et les LLM sont venus avec les projets, et cinq ans à mon compte ont appris le reste : écouter un besoin, le chiffrer, livrer, puis former les gens qui s'en servent.
12 catégories, 54 outils et méthodes, classés par domaine. Pas de jauge de niveau : les projets servent de preuve.
Chaque fiche raconte le même chemin : le problème posé, les données réelles, ce que j'ai essayé, pourquoi cet outil plutôt qu'un autre, les résultats chiffrés et ce qui reste à faire.
Projet de recherche en binôme : nous avons greffé sur un modèle CNN de référence un vecteur de 114 dimensions qui décrit la scène (objets YOLO, couleurs, luminosité), pour reconnaître 26 émotions sur EMOTIC. Il se termine par une boucle de génération d'images guidée par l'émotion.
Deviner quelles espèces végétales poussent en un point d'Europe à partir d'images Sentinel-2, de séries Landsat et climatiques et de variables environnementales : c'était un challenge Kaggle de deep learning en 2026, sur les données GeoLifeCLEF 2025. Modèle multimodal construit en équipe de cinq, 1re des 4 équipes.
Cinq ans de ventes immobilières de l'Hérault (Demandes de valeurs foncières, 412 496 lignes brutes) nettoyées règle par règle sous DuckDB, puis ramenées à des prix médians au m² avec intervalles de confiance. Le résultat se lit dans un rapport Power BI dont les 20 mesures DAX sont contrôlées contre le SQL, et dans une démo Streamlit qui tourne dans le navigateur.
Le flux Vélomagg de Montpellier est remplacé toutes les 60 secondes et n'en garde aucune trace. Je le capte en continu, je l'écris dans PostgreSQL sans jamais compter deux fois le même instantané, et toute la pile démarre avec un seul docker compose up.
Une recherche hybride, lexicale et vectorielle, sur 694 passages de textes RE2020 officiels, chacun citable avec son document et son article. Elle place la bonne source dans les dix premiers résultats pour 87,5 % des questions de test ; la rédaction automatique, elle, n'est pas encore exploitable.
Trois ans de mesures horaires Atmo Occitanie, nettoyées sans imputation et testées question par question. Les trous arrivent par blocs de plusieurs jours et un pic isolé peut être une panne : ce que je garde se justifie autant que les tests.
Chaque matin, un graphe Airflow va chercher au BODACC les créations, transferts, ventes de fonds, radiations et défaillances d'entreprises de l'Hérault, puis les range en Parquet sur Amazon S3. Quand un contrôle de qualité échoue, rien n'est publié.
Un courtier grossiste délégataire reçoit chaque mois des bordereaux, un relevé bancaire et des retours de prestations, et doit en tirer les encaissements, ses commissions et les reversements à ses apporteurs. Ce mini-ERP le fait sur un portefeuille simulé, refuse en entier tout fichier qui ne passe pas les contrôles, alimente un tableau de bord dont chaque mesure est comparée au SQL, pré-remplit les dossiers reçus par un modèle de langage sous validation humaine, et score chaque mois le risque de résiliation.
Deux ans en data chez Groupe Angelotti, filiale de Nexity, après cinq ans à mener ma propre activité. D'où un profil technique, habitué à parler avec les équipes métier.
Développeuse web, activité indépendante
Activité indépendante, Montpellier · 2019 à 2024
Data Analyst / Data Engineer
Groupe Angelotti (filiale Nexity), Béziers · 10/2024 à 10/2026
Jalons
Concours et certification
■ 10/2024 à 10/2026
Groupe Angelotti (filiale Nexity), Béziers
■ 2019 à 2024
Activité indépendante, Montpellier
Je cherche un poste salarié de Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist en Occitanie, avec télétravail partiel ou complet. Disponible à partir d'octobre 2026.
Occitanie · Français natif, anglais C1, arabe C2, espagnol B2