Kévin Esteves

Stack : Svelte, Vite, Express.js, Apollo GraphQL, PostgreSQL, Prisma ORM, Keystone CMS Ayant piloté la refonte et le développement de fonctionnalités d'une plateforme d'e-learning interactive axée sur la sécurité automobile et la sensibilisation à l'environnement. Conception et implémentation plusieurs modules d'apprentissage et des modules de formation ludiques : • Jeu d'images par drag/drop : Placement interactif d'images sur un canevas avec validation dynamique • Dans le mil : Validation de saisie numérique avec marges d’erreur configurables • Modules de texte à trous : → Disposition de la saisie adaptative (texte ou numérique) → Validation de texte par distance de Levenshtein pour une correspondance approximative → Validation numérique avec marges d'erreur prédéfinies → Autre version : Système avancé de remplissage par drag/drop • Jeu de tri d'images : Classification animée par drag/drop avec transitions • Jeu de mémoire : Système d'association de textes évalué par le nombre de clic sur chaque carte Conception d'un tableau de bord de statistiques en temps réel pour le suivi de KPI en agrégeant des données : la progression des apprenants et des taux d'achèvement de ces formations Intégration de la traduction multilingue par IA à l'aide du mini-modèle GPT-4.1 pour adapter les supports de formation à plusieurs langues Conception et déploiement de workflows automatisés pour l'engagement : • Planification des tâches en arrière-plan via CRON. • Notifications par e-mail SMTP pour l'inscription des utilisateurs et le suivi de leur progression • Génération automatisée de certificats PDF (pdf-lib) déclenchée par la réussite du cours au-delà d’un seuil de 80% de réussite - Implémentation de Prisma ORM avec PostgreSQL - Utilisation d'Apollo GraphQL pour une conception d'API performante et de Keystone CMS pour une gestion de contenu et un meilleur on-boarding - Utilisation d'agents de codage assistés par IA pour accélérer le développement

Au sein du département des risques, j'ai participé à l'automatisation de la liquidité des fonds Sofidy (OPCVM et OPCI) à l'aide de données Bloomberg et internes en utilisant Python pour l'extraction et PowerBI pour l'analyse et le reporting. J'ai également travaillé sur le reporting de l'évaluation des valeurs foncières en établissant à l'aide des mesures et de tables personnalisées (Top/Flop 5, valeur totale des actifs pour chaque fonds [SCPI, OPC, etc.], valeur en fonction de la zone géographique) sur PowerBI en ingérant des données d'expertise d'un dossier composé de fichiers Excel. Enfin, j'ai contribué au contrôle de la fiabilité des locataires par la collecte de leurs données.

Développement d'un chatbot Teams spécialisé sur la finance et la retraite en Suisse et en France destiné aux employés de Planifique afin d'améliorer leur productivité en leur permettant de poser des questions directement sur le chatbot. Pour ce faire, j'ai utilisé un système de recherche vectoriel intégré à Langchain dont le corpus est alimenté en contenu par un système de web scraping fonctionnant en parallèle qui scrape sur des sites de service public et en plus de cela des données internes stockées sur Notion dont j'ai conçu l'extraction avec l'API de Notion.