Chatbot de conseil
Interface graphique recommandant les meilleurs films selon le genre et l'année. Moteur de recommandation maison.
Alternant Data & CRM Analyst · Crédit Agricole Alpes Provence
Étudiant IA & Data · LaPlateforme_ Marseille
Ma motivaton : comprendre ce que les données racontent et de les rendre utiles à la prise de décisions.
En alternance au Crédit Agricole Alpes Provence, je travaille sur des sujets CRM et data concrets : segmentation client, ciblage de campagnes, reporting. C'est ce genre de missions qui m'ont appris que la technique ne vaut rien sans une bonne lecture du besoin métier.
En dehors du travail, j'enchaîne les projets perso pour ne jamais stagner : algorithmes, analyses, outils maison. J'aime apprendre vite, contribuer sérieusement, et garder une bonne dose d'humilité sur ce qu'il me reste à découvrir.
Survolez une carte pour découvrir l'exemple concret derrière chaque compétence.
Meneur de projet dans des contextes variés, scolaires et personnels.
Retourner →Chef de projet sur plusieurs projets scolaires à LaPlateforme_ : organisation des tâches sur Trello, animation des réunions d'avancement, arbitrage des décisions techniques en équipe.
Capacité à vulgariser des sujets techniques devant des publics variés.
Retourner →Présentations régulières de projets data devant les formateurs à LaPlateforme_, ainsi que restitutions d'analyses métier auprès des équipes Marketing au Crédit Agricole.
Travail d'équipe efficace, même dans des contextes de pression ou d'incertitude.
Retourner →Co-développement de d'applications : partage du repo GitHub, revues de code mutuelles et intégration continue malgré des emplois du temps contraints.
Prise en main rapide de sujets et de nouvelles méthodes.
Retourner →Au Crédit Agricole, j'ai proposé et mis en place un nouveau mode de suivi des campagnes CRM sur Power BI, identifiant un besoin non exprimé et livrant un premier prototype en moins d'une semaine.
Polyvalence face aux outils, aux contextes et aux interlocuteurs.
Retourner →Passage rapide d'un environnement Python/Jupyter en école à un environnement SAS/UNICA en entreprise bancaire, avec des contraintes de sécurité data fortes, maîtrise acquise en quelques semaines.
Goût du défi, de la performance et de la livraison sous contrainte de temps.
Retourner →Participation à projets avec résolution de problèmes data en temps limité, présentation orale du résultat et defense technique devant jury.
Interface graphique recommandant les meilleurs films selon le genre et l'année. Moteur de recommandation maison.
Gestion des dépenses & revenus avec visualisation graphique de l'évolution du solde en temps réel.
Résolution automatique de grilles sudoku via deux algorithmes : Méthode Brute et Backtracking optimisé.
7 algorithmes de tri en temps réel avec historique, mesure de performance et usage mémoire.
Analyse des données Netflix jusqu'à 2021. KPI Power BI, visualisations Seaborn/Matplotlib, recommandations stratégiques.
Analyse & modèle prédictif d'espèces de fleurs via le dataset Iris sous RStudio. Visualisations détaillées.
Analyse de souscriptions à des offres bancaires. Comparaison de modèles prédictifs et visualisation des variables clés.
Génération & résolution de labyrinthes (DFS, Kruskal, A*, Recursive Backtracking) — sorties TXT et JPG.
Dataset FAO 1961–2013 : production par pays, diversification alimentaire, tendances et visualisation Python.
Classification des clients par niveau de risque avec actions personnalisées et suivi individuel.
Analyse de témoignages (anxiété, dépression) via Kaggle. Corrélations et pistes de solutions visualisées.
Ouvert aux échanges.