Raphael Krief

Dans le cadre d’un projet stratégique au sein de la partie Credit Model, l’équipe devait développer un algorithme explicable (de type régression logistique ou Explainable Boosting Machine - EBM) afin de garantir transparence et conformité. J’ai contribué à cette mission en participant au nettoyage des données ainsi qu’à la mise en place d’un pipeline ETL robuste pour nourrir ce modèle. Intégration au sein d’une équipe dynamique de Data Scientists en tant que Data Engineer, contribuant au nettoyage et à la préparation des données pour l’entraînement des modèles. Conception d’un service de preprocessing en Python, déployé avec FastAPI, dédié à l’optimisation des données pour un modèle d’Explainable Boosting Machine (EBM). Mise en œuvre complète d’une approche CI/CD, incluant les tests, le formatage du code, les contrôles de sécurité et les étapes de déploiement. Restructuration d’un code existant afin de l’optimiser et de l’adapter aux standards actuels de développement. Ce modèle a été déployé avec succès dans plusieurs pays du groupe, et les résultats obtenus ont été très positifs, confirmant la valeur de l’approche mise en place.

Dans le cadre de cette mission pour Maison Kayser, j’ai développé un outil sur mesure permettant de consolider automatiquement des commandes et factures issues de fichiers Excel et HTML non standardisés. L’objectif principal était de simplifier et fiabiliser la gestion documentaire quotidienne afin de faciliter le travail des équipes. Développement d’une solution interne déployée avec FastAPI, qui automatise la consolidation des données issues de différents formats non standardisés. Communication régulière avec le client pour recueillir les retours, effectuer les ajustements nécessaires et s’assurer d’une parfaite adéquation aux besoins. Gestion du projet avec une approche collaborative, valorisant une relation positive avec les équipes du client. En conclusion, cette solution a permis de faire gagner de nombreuses heures auparavant consacrées à la recopie manuelle, offrant aux équipes la possibilité de se concentrer pleinement sur leur cœur de métier.

Au sein de Bloom, société spécialisée dans l’analyse des réseaux sociaux à des fins de sécurité, défense et marketing, j’ai travaillé sur la mise en place d’un ETL entre des données scrappées de différentes plateformes (Facebook, Twitter, etc.), leur traitement en Python/Kafka, puis leur chargement dans une base de données orientée graphes pour permettre une exploitation ultérieure par l’équipe de Data Scientists. Mise en place d’une plateforme de streaming, couvrant le développement agile, la création d’un tokenizer multilingue et l’intégration des métriques Prometheus. Stockage fiable des données de Kafka vers S3, avec un déploiement sur Kubernetes automatisé par GitLab CI. Expertise approfondie des outils Git/GitLab : gestion de commits propres, rebases, revues de code rigoureuses et intégration continue. Collaboration en équipe : programmation en binôme, réunions quotidiennes, gestion structurée du backlog et ateliers techniques. Codage soigné : application stricte du TDD, du principe KISS et refactorisation régulière pour maintenir la qualité. Structuration d’une version 2 basée sur des micro-services Kafka en Python via gRPC, conteneurisation Docker et monitoring centralisé avec Prometheus/Grafana. Optimisation des performances, gestion de la scalabilité et maîtrise de la consommation des ressources. Refactoring de l’algorithme de classification et automatisation du chargement de données sur AWS S3. Démarche alliant rigueur technique, collaboration et innovation. Cette V2 de la plateforme a démontré son efficacité et sa robustesse, mais a finalement été remplacée par un ETL basé sur Spark, plus performant et mieux adapté aux besoins opérationnels de l’outil.

Au sein de Southpigalle (désormais intégrée au groupe Meytis), j’ai travaillé sur la conception et le déploiement d’architectures dédiées au Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Cette start-up était spécialisée dans l’exploitation du NLP afin de permettre aux entreprises d’accéder et de valoriser la donnée client. Conception d’une architecture de micro-services NLP, couvrant l’ensemble de la chaîne : du pré-traitement des données jusqu’aux algorithmes de machine learning. Collaboration étroite avec les Data Scientists pour la mise en place d’un modèle d’analyse de sentiments basé sur BERT, et intégration de bibliothèques avancées de prétraitement du langage. Développement de micro-services spécialisés pour le TALN, communiquant via une API Gunicorn/Flask, permettant d’enrichir dynamiquement des objets JSON. Création d’un Expert-System Genius, exploitant le NLP pour convertir automatiquement une phrase en langage naturel en requête GraphQL. Recueil et intégration des retours utilisateurs, déploiement et maintien de l’ensemble des services sur Kubernetes. Démarche reposant sur la rigueur technique, la co-construction avec l’équipe, et l’innovation constante. J’ai participé à la mise en place d’un modèle NLP performant, qui a été utilisé avec succès dans plusieurs projets concrets pour des clients prestigieux des secteurs du luxe et de l’agroalimentaire.

OpenClassrooms est un leader de la formation en ligne, proposant des parcours métiers complets accompagnés par des mentors. Dans ce cadre, j’ai été mentor sur plusieurs parcours et j’ai également rédigé des cours techniques, encore disponibles aujourd’hui sur la plateforme. Rédaction de cours techniques pour accompagner des parcours de formation, en veillant à la clarté pédagogique et à la structuration progressive des savoirs. Rôle de coach technique Python auprès d’étudiants sur la plateforme, axé sur l’accompagnement régulier, la résolution de problèmes concrets et le soutien personnalisé pour favoriser la progression et la montée en compétence en développement logiciel. Conception et écriture de contenus pédagogiques spécialisés, couvrant des sujets essentiels comme Docker, le Développement Agile, l’intégration continue ou l’automatisation, avec une approche pratique et des exemples applicables. Démarche guidée par la vulgarisation, l’adaptation aux niveaux variés des apprenants, et la valorisation de l’autonomie et de la réussite. Engagement dans l’innovation pédagogique, avec actualisation régulière des contenus pour suivre les évolutions technologiques et répondre aux besoins du secteur. Mon rôle de mentor et la conception de cours structurants (dont Déployez avec Docker et Devenez un développeur Agile) ont contribué au succès des apprenants, et ces contenus continuent d’être utilisés chaque jour par des milliers d’étudiants.