RFÀ propos de Ryan
J’ai découvert la programmation à l'université Paris-Dauphine il y a plus de 7 ans, et depuis, coder est devenu une vraie passion. Au fil de mes expériences, j’ai évolué de développeur backend Python à Data Scientist et AI Engineer, avec toujours la même envie : utiliser la donnée et l’IA pour résoudre des problématiques business concrètes.
Ces dernières années, j’ai travaillé sur des projets variés :
• automatisation de reportings réglementaires en banque/assurance,
• mise en production de modèles Machine Learning / NLP,
• construction de pipelines data et optimisation de workflows,
• intégration de solutions IA générative (LangChain, RAG, MLOps).
Mon stack actuel : Python, SQL, PySpark, AWS (S3, Glue, Lambda, SageMaker), Dataiku, Databricks, Snowflake.
Ce qui me motive : apporter de la valeur mesurable via la donnée, rendre des projets scalables et maintenables, et garder un esprit pragmatique, peu importe la complexité technique.
En dehors du travail, je reste un passionné de code (même sur mon temps libre 😅), mais aussi d’échecs et d'arts martiaux.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- DELOITTEData Scientist & AI EngineerCONSEIL & AUDITseptembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 9 mois)Paris, France• Developed and deployed a RAG onboarding platform on AWS (SageMaker, OpenSearch, Lambda), providing real-time responses (<3s) and personalized learning paths.• Architected a Risk Data Hub for a high-profile french bank managing the ingestion and automated validation of 120+ daily data sources (+150Mrows) and processing complex regulatory data with PySpark.• Designed and industrialized a data quality control engine (Python, PySpark, Dataiku SDK), automating the execution of 500+ consistency rulesand 181 regulatory stress tests.• Trained Machine Learning models (classification, scoring) for recruitment optimization, resulting in a 30% reduction in candidate pre-screeningtime.• Created a web application (Flask, Vue.js) to translate business queries into SQL, reducing data access time for Risk teams from 5 days to 5 minutes.• Led the implementation of Power BI monitoring dashboards (Risk Ops), adopted by 7 teams to track real-time data quality KPIs, SLAs, and control results.
- DELOITTEData Scientist Intern – Risk AdvisoryCONSEIL & AUDITmai 2022 - septembre 2022 (4 mois)Paris, France• Designed a data cleansing project and implemented automated data validation scripts.• Transformed General Ledger and Trial Balance data into intuitive and interactive dashboards (Tableau).• Conducted a detailed assessment of an organization's data maturity (via Deloitte's IDO framework) and drafted program and project roadmaps.
- EXPERTIS DÉCISIONData ScientistHIGH TECHjuin 2021 - août 2021 (2 mois)Casablanca, Morocco• Implemented and optimized an LSTM model to predict automotive parts pricing.• Implemented data visualization, cleaning, augmentation, and web scraping techniques.
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Formations
- Master 2Dauphine, ENS, Mines Paris2023Intelligence Artificielle, Systèmes, Big Data
- LicenceUniversité Paris-Dauphine2021Mathématiques et Informatique