Jinfeng HU

• Collecte, nettoyage et structuration des données clients (2016–2024) dans une base JSON avec Python (Pandas, NumPy), permettant une analyse consolidée sur plusieurs années. • Définition et suivi de KPI et réalisation d’analyses exploratoires (EDA) pour suivre les ventes par stand et par salon. • Analyse comparative des performances commerciales des salons via méthodes statistiques, identification des facteurs influençant le chiffre d’affaires. • Modélisation de prévisions de revenus avec régression et séries temporelles pour évaluer la rentabilité et orienter les décisions stratégiques.

• Conception d’un système NER multilingue (anglais, français, chinois, hindi, italien, arabe) capable d’identifier avec précision les expressions professionnelles, accélérant significativement la relecture et l’évaluation manuelle des profils. • Développement d’un système de questions-réponses basé sur RAG, avec fine-tuning de modèles Mistral, pour exploiter les données internes et générer des évaluations cohérentes des compétences, améliorant la précision des recommandations de développement RH.

• Extraction et classification de plus de 500 annonces JSON via web scraping et détection de similarité, améliorant la structuration et l’accès aux données. • Création d’un chatbot de recherche de profils avec LangChain et GPT-4, permettant une identification rapide des candidats pertinents. • Déploiement d’une interface web en HTML et Flask, facilitant l’interaction utilisateur avec le chatbot et la consultation des données.

• Étude de la cohérence entre résumés humains et résumés générés automatiquement (corpus SummEval), fournissant des insights sur la qualité et la structure des résumés. • Annotation de chaînes de coréférence et développement de métriques de similarité sémantique (F1-score), permettant une évaluation quantitative de la cohérence textuelle.