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🎯 Développeur Python et Analyste Données – Réactif & efficace
Je suis développeur Python et Data Analyst indépendant, avec 4+ ans d'expérience.
J’aide les entreprises, startups et particuliers à automatiser leurs tâches, analyser leurs données et construire des outils sur mesure.
✅ Mes expertises :
- Scripts Python sur-mesure (web scraping, automatisation, traitement de fichiers CSV/Excel…)
- APIs (FastAPI, intégration d’API externes)
- Dashboards interactifs (Streamlit, Dash, Plotly, Power BI, Looker Studio)
- Analyse de données (Pandas, NumPy, visualisation, reporting)
- Construction des modeles de machine learning
- Bases de données (SQLite, PostgreSQL, MariaDB, ClickHouse, ElasticSearch)
🛠️ Mes outils & langages :
Python · SQL · Pandas · FastAPI · Streamlit · Git · Docker · Jupyter · REST API
⚡ Pourquoi me choisir ?
- Je réponds rapidement (souvent dans l’heure)
- Je livre des scripts clairs, bien documentés
- Je suis auto-entrepreneur (facturation simple & rapide)
- Disponible dès aujourd’hui pour vos projets courts ou urgents
📩 N’hésitez pas à me contacter, je peux commencer dès maintenant.
Contexte : La société Niiwaa propose une plateforme SaaS innovante dédiée à la veille et
à l’intelligence économique multilingue. Conçue pour aider les entreprises à surveiller leur écosystème global, Niiwaa permet de suivre l’activité de concurrents, clients, prospects et institutions à travers le monde, en tenant compte des spécificités linguistiques locales.
Environnement Technique : Python 3, Elasticsearch, NLP, LLM, GenAI, Transformers, LangChain, Pytorch, Scikit-Learn, Pandas, NLTK, FastAPI, CI/CD, Gitlab, Docker
Contexte : Dans le cadre du lancement d’une application digitale (plus de 4 millions
d’utilisateurs et générant plus de 12 millions d’événements par jour) destinée aux 16
filiales d’Orange OMEA — permettant l’achat de forfaits, les transactions financières et
l’accès à divers contenus (films, jeux, presse...) — j’ai développé des solutions de machine
learning pour renforcer l’acquisition, l’engagement et la rétention des utilisateurs.
Environnement Technique : Python 3, FastAPI, GCP, Machine Learning (Scikit-Learn, Pandas, arbres de décisions), MLOps (MLflow, Vertex AI de GCP), Dataiku, GCP
Contexte : Eneo Cameroun est l’entreprise leader dans la production d’énergie électrique.
Chaque début de mois, les agents techniques se rendent sur le terrain pour relever, dans
chaque maison, l’index actuel de consommation. La facture d’un abonné est calculée sur
la base de cet index et de l’index précédent. Cependant, chaque mois, on constate un
taux de réclamations de 35 % suite à ces relèves manuelles, ce qui n’est pas acceptable.
Environnement technique : Python 3, Qt, PPOCRLabel, Preprocessing (OpenCV,
pandas), Reconnaissance optique de caractères (OCR), Segmentation d'images
(PaddleOCR), forescating(scikit-lean)
J’ai connu Eric sur Upwork, un Data Scientist pas comme les autres, vous pouvez compter sur son expertise dans les domaines du développement Python, du machine learning et des bases de données.
Mathematiques, Physiques, Informatique
