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Back to original languageAbout Marguerite
Vous traitez encore manuellement des factures, contrats, formulaires ou pièces justificatives ? Ce type de process coûte en moyenne 5 à 10 minutes par document et plusieurs milliers d'euros par mois en temps salarié.
Data scientist depuis 2022, avec 10 ans d’expérience professionnelle, j'automatise ces traitements de bout en bout grâce à l'IA : extraction des données clés, vérification automatique, intégration dans vos outils existants.
Ce que j'ai livré en production :
Chez Fairly Made, j'ai conçu et déployé un pipeline OCR + LLM qui traite automatiquement 40 % des documents sans aucune intervention humaine, et réduit de 80 % le temps de traitement sur le reste (de 5 min à moins de 30 secondes).
Ce que je peux faire pour vous :
🔍 Extraction intelligente de données — factures, contrats, formulaires, bulletins, KYC
⚙️ Pipelines de validation automatique — règles métier, détection d'anomalies, scoring de confiance
🏎 Optimisation des flux documentaires et des outils de gestion
🔗 Intégration dans vos outils — ERP, CRM, Google Sheets, Notion, n8n, API REST
📊 Dashboards de suivi — visualisation des flux traités via Metabase
Pour qui ?
PME et startups sans équipe data interne, qui veulent des résultats concrets et rapides — pas un projet de 6 mois.
Stack : Python, OCR (Tesseract, PaddleOCR, DocumentAI), LLMs (Claude, OpenAI, Mistral), n8n, FastAPI, GCP, BigQuery, Docker, Airflow, Metabase.
Disponible en remote ou hybride Paris / Lyon.
Contactez-moi pour un échange de 20 minutes sur votre cas.
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
German
Conversational
Can work on-site
Paris (up to 20km), Lyon (up to 20km)
Experience
- FreelanceData Scientist & IA engineerNovember 2025 - Today (9 months)
- Création d'un agent IA pour automatiser le démarchage de nouveaux clients (n8n, Claude)
- Création d'un outil d'OCR pour le traitement automatiser de factures en français et en anglais (Python, Claude, Tesseract, Google Vision, GCP, Docker)
- Création de contenu de formation sur des sujets de Machine Learning et de Deep Learning
- Jury en vue de l’obtention de certification d’intelligence artificielle.
- Fairly Made®Data ScientistSOFTWARE PUBLISHINGJune 2024 - October 2025 (1 year and 4 months)Paris, FranceProjets :- Pipeline de validation automatique de documents (CNN, OCR, LLMs, méthodes statistiques) déployé en production -> 40 % des documents validés sans intervention (0 clic, 0 min) et le reste validé en ~30 s et 2 clics, réduisant de plus de 80 % le temps moyen par document (vs 5 min manuelles).- Chatbot IA basé sur RAG et pipeline de LLMs pour assister les équipes internes.- Moteur de détection d’anomalies combinant appels d’API externes et méthodes statistiques. Conçu et mis en production des modèles de machine learning & deep learning pour l’analyse de documents et la détection d’anomalies (TensorFlow, Scikit-learn, GCP, Docker).Missions :
- Analyse exploratoire de données (EDA) afin d’identifier des tendances, anomalies et opportunités business
- Collecte, nettoyage et transformation de données structurées et non structurées
- Entrainement et optimisation de modèles de machine learning et de deep learning
- Développement de solutions basées sur l’IA générative (LLMs, prompt engineering, fine-tuning, RAG)
- Évaluation des modèles (cross-validation, métriques, tuning d’hyperparamètres)
- Orchestration des workflows avec Airflow
- Transformation des données avec SQL et dbt dans une logique analytique
- Déploiement et mise en production des modèles avec Docker, GCP et API (FastAPI)
- Mise en place de bonnes pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, versioning des modèles)
- Création de dashboards et outils de visualisation via Metabase et Power BI
- Communication des résultats à des parties prenantes non techniques
Stack : TensorFlow, Scikit-learn, Gen AI (LLM), dbt, Airflow, GCP, BigQuery, FastAPI, Docker, Metabase, Power BI. - Le WagonTeacher Data Science & Data AnalyticsEDUCATION AND E-LEARNINGOctober 2022 - January 2025 (2 years and 3 months)Paris, FrancePlanifié et piloté plus de 20 projets IA menés en 2 semaines de bout en bout (data, modèle, démo), avec ~90 % aboutissant à un prototype réellement utilisable par un utilisateur final.Quelques projets :
- Segmentation d'image satellites pour détecter les différents types de culture agricole : Yolov5
- Génération de texte de chanson de Rap : RNN, Bert, LLMs.
- Détection de messages offensants : Naive Bayes classifier, RNN, CNN, Bert
- Classification d'emotions sur image et vidéo : CNN
- Segmentation et classification de déchets sur des images : Yolo et CNN.
Compétences :- Collecte de données : API, Scraping, etc.- Analyses approfondies de données- Data Visualisation- Machine Learning, Deep Learning & Gen AI : Connaissance des algorithmes et optimisation des modèles- Déploiement des modèles et mise en production- Mise en place de pipeline de donnéesCompétences techniques :- Python : Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, etc.- Computer VIsion, Natural Language Processing (NLP), RNN, LLMs- MlFlow, Prefect- SQL: My SQL, PostgreSQL- dbt- Tableau, PowerBI
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- Bootcamp en Data ScienceLe Wagon2022A bootcamp to learn about Data Science : Data analysis, Decision Science, Machine Learning, Deep Learning & Data Engineering. Python : Panda, Numpy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, staatsmodel, Tensorflow, etc. SQL : DBeaver, Big Query MLFlow, Prefect, Google Cloud Platform (GCP) Tableau, Jupyter, Visual Code
- Master Programme Grandes Ecole spécialisation en MarketingNEOMA Business School2017Relevant courses : marketing research, operational marketing, data analysis, management accounting, financial analysis, negotiation technics, strategic marketing and innovation, brand management , distribution and trade marketing, marketing & design.
Certifications
- Développeur en intelligence artificielleLe Wagon2022