Vitaly Skvortsov

- Développé un NLP chatbot (DialogFlow, Python, Streamlit) utilisé par 650+ étudiants pour l'interaction pédagogique.

- Encadré et coaché des projets étudiants en Data Science et Développement web, garantissant la livraison de plus de +300 projets dans les délais. - Conçu et automatisé des pipelines de données (Airflow, Spark, PostgreSQL) améliorant la fiabilité et la vitesse d'exécution des traitements.

- Implémenté des modèles prédictifs (Scikit-Learn, TensorFlow) et des tableaux de bord analytiques (Plotly, PowerBI).

- Intégré des APIs (FastAPI, REST) et mis en place un pipeline CI/CD pour l'automatisation du reporting.

- Structuration des données capteurs (pression, température, débit) issues des systèmes SCADA offshore.

- Développé des modèles prédictifs (Python, Scikit-Learn) permettant d'anticiper les anomalies et réduisant de 39 % le temps moyen de détection. - Conçu une solution de prévision de performance des puits basée sur les données historiques et des facteurs météorologiques (+15 % de précision de planification).

- Optimisé le pipeline de traitement de télémétrie (Python, Airflow, PostgreSQL) réduisant la latence du monitoring de 30 à 2 minutes.

- Automatisé la génération de rapports opérationnels pour le département production, diminuant significativement le travail manuel des analystes.

- Mis en place un ETL sous Airflow pour alimenter quotidiennement des KPI dashboards (PowerBI), réduisant la fraîcheur des données BI de 24 h à 1 h. -Développé une API exposant des métriques de production aux outils analytiques externes, améliorant l'accès aux données et diminuant la charge sur le DataWareHouse.

Conçu une base de données interne (PostgreSQL) centralisant les ventes et les stocks. Automatisé le reporting hebdomadaire via ExcelVBA, réduisant le temps de préparation de 40%. Développé un tableau de bord commercial interactif pour la direction.