Médéric PENIGUEL

Conception, entraînement et mise en production de modèles de Machine Learning pour la génération de menus personnalisés. Création d'une interface interne pour automatiser le processus de création de menus via les modèles ML. Gain d’efficacité opérationnelle significatif (≈8h économisées/semaine) Orchestration et gestion des workflows de machine learning avec Apache Airflow. Exploitation de BigQuery pour le traitement de données à grande échelle et la génération de features. Containérisation des modèles avec Docker et gestion du cycle de vie des projets via GitLab CI/CD. Suivi des performances, évaluation des modèles et mise en place de rapports automatisés avec Tableau. Collaboration étroite avec les équipes produit et tech pour améliorer l’expérience utilisateur et les processus. Proposition d’optimisation d’un modèle de churn. Forte montée en compétences techniques (Python,SQL, Airflow, Vertex AI, Docker, Tableau) et méthodologiques (Agile, vulgarisation scientifique, communication avec les métiers).

Amélioration de la qualité des données, permettant un gain de plusieurs dizaines de points d’accuracy sur les modèles de machine learning. Développement de scripts Python pour la détection et la correction d’anomalies, et automatisation du déploiement de modèles amenant à un gain de temps grâce à l’orchestration (Airflow, Jenkins). Industrialisation et fiabilisation des pipelines de données avec Docker, BigQuery et Databricks afin d’optimiser les performances et accélérer les mises en production.

Vendeur et conseillé chez Go Sport dans les rayons pratiques sportives

Conception et réalisation d’un collecteur de documents automatisé en Python, permettant de centraliser et structurer efficacement des flux de données non homogènes.

Animateur dans une colonie de vacances pour jeunes de 4 à 8 ans.