Étudiant en Master 1 Intelligence Artificielle & Big Data, orienté Data Analysis, Business Intelligence, Machine Learning et Génie Logiciel, avec une forte culture Agile.
Focus
Décisionnel & Prédiction
Stack
Python • SQL • BI
Méthodo
Agile • KPI • Qualité
Objectif : présenter des projets réels, leur contexte métier, la solution et les résultats.
Un profil orienté valeur métier : données → analyses → décisions → impact.
Des solutions orientées données et centrées utilisateur : systèmes prédictifs, dashboards décisionnels, automatisation, et applications web/mobile.
De la donnée brute à la décision : je privilégie la qualité (nettoyage, traçabilité), la lisibilité (storytelling, dashboards) et la maintenabilité (code propre, documentation, versioning).
Timeline verticale moderne — compétences clés et progression.
Algorithmique, programmation orientée objet, bases de données, UML et développement logiciel.
Data analysis, statistiques, machine learning, BI, Python et SQL.
Systèmes prédictifs, séries temporelles, data warehouse, aide à la décision et projets IA avancés.
Structurées par domaines — cards + tags.
Analyse, préparation, prédiction et reporting décisionnel.
Conception, architecture, qualité, développement web & mobile.
Organisation, communication et delivery.
Présentation orientée recruteurs : contexte métier → problématique → solution → résultats.
AZUR S.A
Entreprise industrielle exploitant des données financières et opérationnelles pour piloter sa performance.
Difficulté à anticiper les performances financières (seuil de rentabilité, chiffre d’affaires, écarts budgétaires).
ENEO S.A
Entreprise de distribution d’énergie avec un fort volume d’interactions clients.
Surcharge du service client et délais de réponse élevés.
HGOPED
Hôpital gynéco-obstétrique et pédiatrique avec un suivi manuel des vaccinations.
Risque d’oubli, perte d’informations et difficulté de suivi des enfants.
Filtrage JS : Data & IA • Génie Logiciel • SI / BI
Data warehouse (Sage X3 + Excel), modèles de prévision et KPI pour anticiper performance et écarts.
Conception des intents, scénarios conversationnels et amélioration continue des réponses (NLP).
Application mobile pour gérer les dossiers enfants, calendrier vaccinal et améliorer la traçabilité.
Construction de KPI, structuration des données et visualisation pour pilotage (approche décisionnelle).
Prétraitement, features, entraînement et évaluation (métriques), avec pipeline reproductible.
Cas d’usage, classes, séquences et structuration d’un système orienté besoins métiers.
Téléchargement direct + accès GitHub.
Fichier disponible : /assets/CV_Georges_Collins.pdf
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Je réponds généralement sous 24-48h. Hâte d’échanger avec toi !