Saphane Khan

Pixel Perfect — Plateforme SaaS de contrôle qualité automatisé des bannières publicitaires par IA générative, extraction de règles compliance depuis des PDFs (50–200 pages) et validation visuelle des assets​ - Approche agentique : Développement assisté par agent IA (Claude Code), extraction des règles de conformité depuis les chartes (Claude via Vertex AI) et validation visuelle des bannières (Gemini).​ - Pipeline IA en 6 phases orchestrant Claude Opus/Sonnet et Gemini 3 Flash (Vertex AI), routing par tâche, exytaction de règle et validation en pyhton et par IA générative. - Industrialisation : Cloud Build, Cloud Run gen2, GCS, Secret Manager, signed URL, traitement parallèle avec résultats progressifs.​ - Benchmark : 5 modèles génératifs en conditions réelles, pivot Gemini 3 Flash Preview, optimisation coût/qualité itérative.​ - Choix techniques argumentés, mise à jour automatique de la documentation et des décisions ADR, skills sur mesure (réduction des tokens en sortie, et génération de plans de correction ciblés)​ - Architecture technique: Python 3.14 / FastAPI / React 19 / Cloud Run / GCS / Vertex AI / Firebase / GitLab CI/CD / uv / Firestore.​ ​ EquancySE — Conception et développement de l'ensemble des modules d'un SI RH sur-mesure, centralisant les données RH (collaborateurs, postes, organisation, rémunération, compétences).​ - Recueil des besoins auprès des parties prenantes RH​ - Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques selon la méthodologie Spec-to-Prod, générées par prompt engineering avec Claude (Anthropic) : règles métier, user stories, rôles utilisateurs, design front, spécifications sur la stack techniques, cas limites et critères d'acceptance​ - Modélisation du domaine RH (collaborateurs, postes, équipes, historique rémunération et carrière)​ - Conception du design system (tokens, typographie, composants Mantine, règles UI)​ - Développement full-stack assisté par Claude Code à partir des spécifications LLM-ready : React 18 / Mantine / RTK Query (front) — FastAPI / PostgreSQL / SQLModel / Alembic (back)​ - Fiches collaborateur, gestion de l'organisation et de la hiérarchie, suivi des compétences et entretiens annuels, formation, tableau de bord RH (organisation & effectifs, staffing, rentabilité), intégrations avec les systèmes externes (authentification, absences, paie)​

- Automatisation des calculs de consommation des flux gaz et électricité et insertion en table à destination de la DAF. - Automatisation du data cleaning et de l’insertion des données de base prix à destination des équipes pricing et sourcing. - Développement REST API pour insérer des courbes de charge dans SalesForce. - Déploiement de l’API sur server debian avec vi, restart des services et gestion /création des log en ligne de commande. - Traitement et automatisation avec un cluster Spark (1 master, 3 workers) - Gestion des espace de stockage alloués au cluster en ligne de commandes. - Developpement des dags Airflow type cron et sur la base d’événement (s3keysensor Amazon). - Implémentation en production des traitements et dags sur serveur. - Insertion des données en base PostgreSQL. - CI/CD avec Jenkins.

- Migration de reporting vers Power BI (DAX) pour 140 centres commerciaux. - Création et d’une application web Power BI Online (6 reporting, plus de 100 KPI) et d’une version mobile alimenté depuis Synapse. - Création de pipelines de données avec synapse et orchestration avec Data Factory. - Vérification de la cohérence et qualité des données et correction dans le Data Warehouse Azure. - Création d’historique de données en python (pandas, numpy, os, json, openpyxl). - Création et administration des rôles en python (regex) pour limiter la consultation des rapports BI selon les rôles.

- Élaboration du référentiel Produit. - Audit des données par fournisseur. - Vérification de la cohérence des données par produits et fournisseurs. - Création de règle d’alerte pour les nouveaux produits permettant de remonter les erreurs aux fournisseurs en cas de mauvaise catégorisation des produits. - Réalisation des tâches en python (pandas, numpy, os, json, openpyxl).

- Livraison des campagnes marketing (données de contacts) aux clients (délais 48h à partir de la validation, environ 30 par mois). - Création de fichiers de comptage (nombre d’adresses, emails, téléphone et portable) et devis. - Développement d’un nouveau produit permettant aux clients d’analyser le ROI. - Traitement de bases de données volumineuse réaliser sous SAS Guide 7.1

- Automatisation des tâches récurrentes sous Python et déploiement sur Excel, Google sheet et application Qlik Sense. - Amélioration des programmes et rapports existants. - Récupération des données à partir des API et fichier CSV pour améliorer la qualité des données. - Migration de base de données Mysql vers Postgresql. - Management des application Qlik Sense avec la licence développeur. - Méthodologie Agile. - Centralisation des rapports avec Gitlab. - Impliqué dans le recrutement des stagiaires et des data analystes. - Communication en anglais, français et espagnol.

- Asie du Sud-Est (5 mois et demi): Immersion dans diverses cultures (Singapour, Malaisie, Thaïlande, Cambodge, Vietnam, Laos et Birmanie). Rencontre avec les locaux et étrangers et partage des différentes cultures. - Australie (12 mois) : Apprentissage intensif de l’anglais et de l’espagnol. Pratique de divers métiers manuels : démolition, rénovation d’objet ancien (XVIII-XIXème siècle), ferme solaire. Road trip Darwin – Sydney

- Familiarisation et compréhension des problématiques business liées au phénomène digital et Big Data. - Refonte de reporting et automatisation des tâches récurrentes - Analyse des performances des campagnes et des KPI du marketing multicanal. - Réalisation de divers études statistiques en collaboration avec les gestionnaires de campagnes, et le marketing digital. - Manipulation de base de données volumineuses avec SAS (SQL). - Etude quantitative sur l’apport des données Big data (Data Management Plateforme) sur la production. - Scoring client sur la souscription à l’aide d’algorithme de machine learning et application de modèle statistique d’analyse de données, dans le but de mesurer l’impact des contacts sur la souscription. - Traitement statistique et analyse de données sous R. - Vulgarisation et présentation d’étude au service Marketing Multicanal (24 personnes). - Recommandations pour améliorer le business.

- Vente de billet et autres services. - Prise en charge de la clientèle étrangère et des réclamations clients. - Informer le client et potentiel client sur les nouveaux produits.