Compétences techniques

Modélisation prédictive, expérimentation causale et MLOps — la combinaison qui fait la différence en production.

Machine Learning & Data Science
Python
Scikit-learn
Modèles prédictifs (appétence, churn, lookalike)
PyTorch / HuggingFace
Fine-tuning SFT (SLM/LLM)
RAG / ChromaDB
NLP / LDA
Pydantic AI / OpenAI API
Architecture multi-agents
Expérimentation & Mesure causale
Évaluation d'impact (DID, RDD)
Protocoles A/B test & test/learn
Inférence causale
Modèles de lift & incrémentalité
Régression (OLS, GLS, IV, panel)
Probit / Logit
Modèles de demande (AIDS / SUR)
Statistique bayésienne
Big Data & MLOps
PySpark
Databricks (montée en compétence)
SQL
Ray / Ray Serve
Docker + CI/CD
FastAPI
Azure Blob / Doc. Intelligence
Git / GitHub
Autres langages & outils
Stata
R
Pandas / NumPy
Langues
Français — Natif
Anglais — B2 (TOEIC 870)