À propos de Daniel
Expert Python | Data | IA | PMO
Data & Intelligence Artificielle
- Développement d’algorithmes en Python pour l’analyse, la prédiction et l’automatisation.
- Intégration de modèles de Machine Learning et Deep Learning
- Détection d’anomalies, optimisation de process métier et aide à la décision grâce à l’IA.
- Gestion & Management de Données
- Structuration et modélisation de bases de données SQL.
- Conception de dashboards clairs et actionnables pour le pilotage en temps réel.
- Mise en place de solutions de Data Management : gouvernance, qualité des données, automatisation des flux.
- Optimisation des requêtes SQL pour améliorer performance et fiabilité.
APIs & Intégrations
- Développement et intégration d’APIs pour connecter vos systèmes et automatiser vos workflows.
- Création de connecteurs entre outils métiers (CRM, ERP, plateformes web).
- Sécurisation des échanges de données et mise en place de solutions scalables.
PMO & Gestion de projet
- Accompagnement en gestion de projet Data/IA, de la phase de cadrage jusqu’au déploiement.
- Animation des ateliers métiers pour aligner besoins business et solutions techniques.
- Reporting clair et suivi des KPIs pour garantir l’atteinte des objectifs.
- Coordination des équipes techniques et métier pour fluidifier la collaboration.
- Formation et montée en compétences de vos équipes
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Expériences
- Kedma
Sur Malt
Conseil en IAHIGH TECHaoût 2025 - août 2025Paris, FranceConsultant IA – Stratégie LLM & cadrageAccompagnement d’entreprises dans l’identification et le cadrage de cas d’usage IA, avec un focus sur des solutions simples, peu coûteuses et rapidement activables. Définition d’architectures cibles (LLM, RAG, automatisation) et recommandations d’intégration avec des stacks éprouvées comme FastAPI.Mise en place de KPI et de boucles de feedback pour piloter la performance des modèles et sécuriser la création de valeur dans le temps.Impact :- Priorisation de cas d’usage à ROI rapide
- Réduction des risques et des coûts avant implémentation
- Structuration d’une démarche IA pilotée par la mesure
- European Space AgencyIA/ML Project managementAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Luxembourg, LuxembourgLead Python & AI Engineer – GRAM-AI (plateforme d’optimisation basée FEA)Conception et réalisation d’une plateforme d’optimisation de structures mécaniques pilotée par l’IA, basée sur la Finite Element Analysis (FEA). Architecture d’un système complet intégrant workflows de simulation, algorithmes d’optimisation (Genetic Algorithms & Reinforcement Learning) et services backend scalables.Définition d’une architecture IA adaptée aux contraintes industrielles, combinant FEA rapide et modèles de substitution (surrogate models) afin d’optimiser le compromis précision / temps de calcul / coût. Mise en place d’une architecture API-first avec FastAPI pour faciliter l’intégration avec les outils métiers et les systèmes existants.Conception et implémentation de KPI basés sur la FEA (raideur, flambage, comportement modal, critères de faisabilité) utilisés à la fois comme fonctions objectif pour les algorithmes et comme indicateurs de performance pour le pilotage métier.Garantie de la robustesse et de la maintenabilité via des pratiques d’ingénierie solides (CI/CD, qualité de code, fiabilité), avec un focus sur des cas d’usage industriels concrets.Impact :
- Structuration des décisions d’ingénierie via des KPI mesurables issus de la FEA
- Réduction des cycles de conception grâce à l’automatisation de l’optimisation
- Mise en place d’une base scalable pour l’ingénierie assistée par IA
Stack principale : Python, FEA, optimisation, API, CI/CD, data engineering, architecture logicielle - Gradel Light WeightDirecteur de la technologie informatiqueAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Luxembourg
- Création d’un département informatique à partir de zéro, avec des équipes à distance et sur site
- Accompagnement de 6 profils juniors dans l’adoption de pratiques avancées de développement Python
- Collecte et stockage des journaux de robots dans une base de données via MQTT
- Mise en place d’un environnement de développement logiciel de pointe et de pipelines CI/CD sur Bitbucket
- Coordination de 12 personnes réparties sur 8 fuseaux horaires
- Pilotage d’un projet d’IA pour l’Agence Spatiale Européenne
Avis
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Formations
- — Machine LearningStanford University2020— Machine Learning
- Doctor of PhilosophyUniversity of Strasbourg - ICube LaboratoryPhD
Certifications
- Codility Sliver AwardCodility Silver Award for the Palladium 2020 Challenge2020
- Machine LearningStanford University2020