Virgile Caron

Conception et développement de plusieurs applications mobiles propulsées par l'IA — du speedpuzzling à la conversation avec de grands auteurs littéraires en passant par la révision scolaire — de la maquette au déploiement, portées par des architectures modernes, scalables et centrées sur l'expérience utilisateur. Puzzverse : application de speedpuzzling déployée sur l'App Store. Incipit : dialogue avec de grands auteurs littéraires (Proust, Dumas...) via un pipeline RAG (embeddings, recherche vectorielle, ~18 000 passages indexés) et des garde-fous anti-hallucination déployée sur l'App Store. StudyVerse : révision scolaire par IA, pipelines de génération multi-modèles (Gemini + OpenAI) à partir de photos de notes manuscrites, prompts adaptatifs par niveau — soumise à l'App Store. Développement Fullstack : Conception et déploiement end-to-end sur les trois produits. IA & Prompt Engineering : RAG, orchestration multi-modèles, prompts adaptatifs, garde-fous anti-injection et anti-hallucination. Écosystème Technique : Python, FastAPI, TypeScript, React, Swift/SwiftUI, OpenAI, Gemini, Supabase, Xcode. Infrastructure & CI/CD : Déploiement et orchestration via Vercel et Railway, versioning sous GitHub.

Accompagnement stratégique et technique de la filiale dans le cadre de ses engagements CSRD (Réglementation sur la durabilité). Co-conception d'une plateforme d'aide à la décision pour déployer l'Agriculture Régénératrice. • Algorithmique & Optimisation : Conception d'un algorithme d'optimisation sous Python permettant de modéliser et de proposer le meilleur mix de pratiques agricoles régénératrices (RegenAg). • Architecture & Dev : Conception de la base de données (Cloud Snowflake) et développement des composants Back et Front de la solution. • Stack clé : Python, Streamlit, Snowflake, Solutions SaaS.

Pernod-Ricard a commencé sa transformation digitale depuis plus de trois ans. Dans le cadre d'un projet portant sur l'optimisation des promotions et du prix standard, j'ai commencé en tant que Data Scientist Sénior, puis suis devenu Program Lead Data Analytics. En charge d'une équipe de 15 personnes avec des profils variés Data Scientist, Data Analyst et Machine Learning Engineer, l'objectif est de créer des outils d'aide à la décision permettant aux RGM d'optimiser leur calendrier promotionnel et aux top management de choisir le prix standard optimal. Mes principaux objectifs étaient -Garantir la vision, la stratégie et l'organisation de l'équipe data et de la roadmap technique au niveau projet -Collaborer avec les stakeholders à tous les niveaux inclus executives, business leaders, et les différentes équipes techniques, pour apporter réussite et succès aux programmes data

Direction de l'équipe Data Science, pilotage de la feuille de route algorithmique et développement de solutions de mesure de performance publicitaire d'avant-garde (Retail Media / AdTech). 🔹 Management & Stratégie : • Direction et animation d’une équipe de 3 Data Scientists. • Pilotage des roadmaps tech et coordination avec les équipes Produit et Marketing. 🔹 Innovation & R&D (Attribution & Incrémentalité) : • Développement end-to-end de méthodologies de mesure d'impact (Attribution et Incrémentalité) pour les scénarios Online-to-Offline (O2O) et Online-to-Online (O2O). • Modélisation avancée pour isoler et prouver l'incrément de chiffre d'affaires généré par les campagnes publicitaires. 🔹 Activation Média & AdTech : • Conception et déploiement de segments d’audience Look-Alike industriels pour l'activation publicitaire programmatique en temps réel. • Exploitation et intégration des écosystèmes DMP / DSP pour le tracking fin et l’optimisation de l'efficacité des campagnes.

Réalisation de missions de conseil en Data Science, pilotage de projets innovants chez des clients grands comptes et participation au développement commercial du cabinet. 🔹 Missions Clients : • Aramis Auto : Modélisation et déploiement d'algorithmes de Scoring (Visiteurs / Opportunités / Transformation) pour optimiser le tunnel de conversion. • Pernod-Ricard : Mise en production d'un outil de reporting avancé et de pipelines de données via la plateforme DSS (Dataiku Data Science Studio). • Toucan Toco : Conception et structuration des flux de Data Management en Python. • Orsys : Conception et animation d'une conférence spécialisée sur le Machine Learning.

Intégration des équipes EY Analytics suite au rachat du cabinet spécialiste Bluestone. Réalisation de missions de conseil et d'ingénierie de données à forte valeur ajoutée. 🔹 Mission : Air France (1 an 6 mois) • Text Mining & NLP : Analyse sémantique/statistique de données textuelles non structurées. Mise en production d'outils de classification automatisée des rapports de vols (Python, Apache Spark). • Forecasting : Optimisation des algorithmes de prévision de trafic passagers. Développement de modules de calcul haute performance en C++. • Data Visualization : Déploiement d'applications interactives sous RShiny pour restituer les insights aux équipes opérationnelles. 🔹 Mission : EDF – Direction Commerce (6 mois) • Migration & Big Data : Audit et analyse des chaînes existantes sous SAS pour préparer la transition technologique. • Développement : Refonte et programmation des pipelines de données volumineuses en R et SQL. • QA & Performance : Recette intégrale de la nouvelle chaîne et optimisation des temps d'exécution.