À propos de Oscar
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Expériences
- Kairos AIFondateur & Consultant IAfévrier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 4 mois)Paris, FranceProjets et Réalisations Techniques :Développement d'Agents MCP (Model Context Protocol) : Création de serveurs MCP en Python (FastMCP) pour connecter des LLMs (Claude/OpenAI) à des environnements locaux et bases de données (System Monitor, SQLite Explorer).Architecture RAG & Streamlit : Conception d'un "AI Data Engineer Assistant". Une application interactive sur Streamlit capable d'analyser des dépôts GitHub, d'expliquer des pipelines Airflow et d'optimiser des requêtes SQL en temps réel.Machine Learning End-to-End : Déploiement d'une suite de 5 modèles ML (Churn, NLP, Time Series avec Prophet) intégrés dans une interface web unifiée pour la démonstration client.Formation Technique : Création de cursus avancés sur l'automatisation SQL et l'utilisation de NotebookLM pour la documentation technique automatisée.
- OpenClassRoomsData Scientistdécembre 2022 - janvier 2024 (1 an et 1 mois)Paris, FranceRéalisation de 7 projets d'envergure couvrant le cycle de vie complet de la Data Science, dans des contextes métiers variés (Finance, E-commerce, Big Data).1. Big Data & Cloud (AWS/Spark) :Déploiement d'une architecture Big Data sur le cloud AWS (EMR).Réalisation d'une chaîne de traitement d'images distribuée avec PySpark.2. NLP & Computer Vision (E-commerce) :Classification automatique de biens de consommation pour une marketplace.Analyse textuelle (NLP) : Tokenisation, TF-IDF, Word2Vec, BERT.Traitement d'images : Extraction de features (SIFT) et Transfer Learning (CNN).3. Modélisation & Scoring (Finance) :Développement d'un modèle de scoring pour prédire la probabilité de remboursement d'un prêt.Création d'un dashboard interactif pour expliquer les décisions du modèle aux chargés de clientèle (Streamlit/Dash).4. Segmentation Client (Marketing) :Analyse exploratoire et nettoyage de données (EDA).Clustering non-supervisé (K-Means, DBSCAN) pour identifier des profils clients distincts.Optimisation de la fréquence de maintenance du modèle.Environnement technique : Python, AWS (S3, EC2, EMR), Spark, TensorFlow, Git, Jupyter.
- Hitachi Data Systems (HDS)Ingénieur Support Technique & Dispatch (Infrastructure de Stockage)août 2013 - juin 2015 (1 an et 10 mois)Île-de-France, FranceGestion des incidents critiques et support technique sur les infrastructures de stockage haute performance (SAN/NAS) pour des grands comptes.Responsabilités clés :Support & Dépannage (N2/N3) : Résolution à distance des incidents de configuration, performance et pannes matérielles sur les baies de stockage Hitachi (VSP Gx00, HUS, AMS).Infrastructure & Virtualisation : Gestion des environnements virtualisés (VMware, Hyper-V) et des commutateurs SAN (Brocade, Cisco).Gestion d'Incidents (ITIL) : Analyse, qualification et escalade des tickets (outils Hi-Track). Coordination avec les équipes mondiales (Global Support Center) pour les cas critiques impactant la production.Maintenance : Supervision des "Health Checks", mises à jour de firmware et patchs de sécurité.Environnement : Storage (SAN/NAS), Hitachi Vantara, Cisco, Brocade, VMware, Windows Server, Linux.
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Formations
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- Cursus Administrateur de bases de donnéesLa Défense-Cursus Administrateur de bases de données
Certifications
- AWS Databricks Platform ArchitectDatabricks Academy2025
- AWS Educate Machine LearningAWS2024