Jean-Pierre Mansour

• Analyses Big Data et modélisation de pipelines ETL sur plusieurs systèmes d’information (SQL, Python, Pandas, NumPy). • Conception de pipelines ML et NLP de bout en bout pour la modélisation prédictive, exposés via un endpoint FastAPI. • Développement de modèles d’optimisation mathématique pour l’allocation de ressources sous contraintes opérationnelles et géographiques. • Conception de tableaux de bord Power BI (DAX) pour le pilotage opérationnel temps réel et l’aide à la décision.

• Modélisation statistique et prédictive sur données d’irradiance solaire (Scikit-learn, pvlib, Seaborn). • Feature engineering avancé et réseaux de neurones GPU pour la classification, avec validation croisée (Python / PyTorch). • Précision d’environ 98 % atteinte sur des modèles à base d’arbres (Random Forest, XGBoost), confirmée sur données de test réelles.

• Recherche en analyse non linéaire appliquée aux EDP elliptiques sur ℝⁿ (courbure scalaire prescrite, phénomène de bubbling). • Démonstration d’un résultat quantitatif récent (Ciraolo-Figalli-Maggi, 2017) mobilisant analyse fonctionnelle, théorie spectrale et inégalités de Sobolev. • Rédaction d’un rapport scientifique en LaTeX et présentation orale des résultats.