OLIVIER AKESSO

– Conçu et déployé des pipelines RAG en production (LangChain, Azure OpenAI – GPT-4/GPT-3.5-turbo) pour l'automatisation de processus métier assurance: extraction de données non structurées (PDF, courriers), chunking stratégique, embeddings et génération de réponses contextualisées. – Architecturé le système d'évaluation qualité LLM : métriques custom faithfulness, relevance et context_precision via Python/sklearn, permettant le monitoring continu de la qualité des réponses en production. – Développé des agents IA (patterns ReAct, Tool Use via LangChain) pour l'orchestration de traitements multi-étapes sur documents assurance. – Livré des applications métier Microsoft PowerApps (structured outputs / function calling) interfacées avec les Sl existants, adoptées par 200+ utilisateurs internes. – Conduit le changement: formations utilisateurs, rédaction de guides fonctionnels, reporting avancement au CODIR.

– Piloté bout-en-bout 3 projets data/IA en parallèle – dont 2 projets LLM/RAG: cadrage, développement, recette, déploiement et MCO. – Configuré les environnements Azure pour le déploiement des solutions LLM/RAG: provisioning Azure OpenAI, gestion des accès, paramétrage des modèles, monitoring des coûts d'inférence. – Développé des scripts Python d'intégration entre APIs tierces et le SI interne (ETL léger, transformation, chargement). – Rédigé les documentations techniques et fonctionnelles; animé des sessions de formation pour 5 équipes métier.

– Conçu et maintenu 12+ pipelines ETL Python traitant 50M+ lignes/mois (APIs Google SEA/SEO/Analytics → BigQuery → Looker Studio). – Réduit les coûts BigQuery de 35% en 6 mois via une stratégie FinOps (partitionnement, scheduled queries, optimisation des requêtes). – Déployé et administré des bases MySQL et MongoDB sur VM Ubuntu GCP; développé des scrapers Python/Selenium pour l'extraction de données non structurées.

– Développé et déployé 3 applications web full-stack: ReactJS, NodeJS/Express, MongoDB, REST API.

– Conçu un système IoT Python/Linux pour la surveillance en temps réel de 8 salles de culture (température, humidité, luminosité) via WiFi. – Développé le CA de 0 à 80k€/mois en 36 mois : développement commercial, gestion opérationnelle, KPI dashboarding.

– Allianz: Automatisé les reportings KPI (VBA/SAS), refactorisé le code SAS Guide, développé des modèles actuariels (Chain Ladder, IBNR). – Natixis/CNP: Scripts Python/VBA/batch pour l'automatisation des reportings de commissions; statistiques descriptives et classification.

– Infrastructure data IoT sur Linux/Debian : collecte automatisée, stockage MySQL/MongoDB, KPI reporting.

– Outils VBA Excel pour l'évaluation de swaps de taux ; refactoring de modèles de prédiction Python/SQL.

– Analyse de portefeuilles assurance par data mining (VBA, SQL, Talend); modélisation IBNR (Chain Ladder, Mack Model, perceptron, cartes de Kohonen).