Avner Abrami

Agent chatbot GenAI text-to-SQL

Conception d’un outil de reporting conversationnel permettant d’interroger les données métiers en langage naturel et de générer automatiquement les livrables attendus par les équipes dirigeantes.

• Pilotage produit et développement d’un agent IA interrogeant le datalake en langage naturel.

• Stack : FastAPI, OpenAI, PostgreSQL, GCP.

• Architecture API, développement front/back et implémentation du moteur GenAI.

• Optimisation des performances et génération automatique de rapports (text-to-SQL + logique métier).

Pilotage Data & BI

• Responsable produit Data/BI : cadrage, roadmap, priorisation et pilotage end-to-end.

• Encadrement d’une équipe de data engineers et experts Power BI.

• Mise en place et supervision des pipelines d’ingestion (GCP/Airflow) vers le datalake Vinci.

• Conception et pilotage de dashboards Power BI pour l’ensemble des aéroports.

• Refonte de la stratégie Social Media Data : collecte, modélisation, gouvernance et fiabilité.

Portail Vinci Airports

• Pilotage produit de la refonte globale : cadrage fonctionnel, priorisation, UX et design system.

• Pilotage du frontend, de l’UI/UX, du design system et encadrement des devs backend.

• Conception d’un chatbot de guidance : architecture, use cases, intégration au portail.

• Mise en place d’une assistance contextuelle pour guider les utilisateurs sur Power BI.

Application de dimensionnement des files d’attente

• Conception complète (Produit + Data Science) d’un outil de modélisation des files de check-in.

• Développement frontend, backend, UX/UI et intégration data.

• Mise en place d’un modèle mathématique opérationnel (théorie des files, simulations).

• Optimisation opérationnelle (flux, ouverture dynamique) et financière (équipements).

Encadrement de projets quantitatifs, économétriques et de gestion des risques

• Supervision et réalisation de projets complexes d’économétrie appliquée, notamment dans le cadre de revues indépendantes de modèles de crédit (IRB, scoring, calibrage, backtesting).

• Conduite d’audits et de revues de dispositifs de gestion des risques pour des acteurs tels que Stellantis et Wafasalaf (Groupe Crédit Agricole), incluant l’évaluation des processus de risk management et l’analyse critique des modèles de risque de crédit.

• Accompagnement des auditeurs et des équipes internes dans l’interprétation des résultats, l’amélioration des modèles et la mise en conformité avec les exigences réglementaires, ainsi que la formulation de recommandations opérationnelles et stratégiques visant à renforcer la robustesse des dispositifs.

Analyses d’impact économiques, sociaux et environnementaux

• Conception et mise en œuvre d’analyses d’impact (Économique, Social, Environnemental) pour de grands groupes, dont La Compagnie des Alpes.

• Utilisation des matrices de Leontief et de modèles input–output pour quantifier les effets macroéconomiques (emplois, valeur ajoutée, émissions, dépendances sectorielles).

Développement de modèles de stress testing climatique et ESG

• Co-développement de modèles de stress tests environnementaux pour BNP Paribas, intégrant des scénarios réglementaires (NGFS) et des chocs physiques/transition.

Conception et déploiement d’algorithmes de machine learning et deep learning pour l’analyse de signaux physiologiques, visant l’estimation objective de l’état de santé de patients.

Collaboration étroite avec des équipes hospitalières et spécialisées (médecins, PhD, biologistes), ainsi qu’avec l’industrie pharmaceutique (ex. : Pfizer) et des centres médicaux de pointe (ex. : Mount Sinai, Columbia Medical School).

Mise en place de pipelines de data processing complets (prétraitement, feature engineering, entraînement, évaluation) pour la caractérisation objective de l’état clinique, avec développement de POC et MVP destinés à démontrer la valeur des solutions et accélérer leur adoption.

Développement de systèmes de scoring automatisés, corrélé aux évaluations neurologiques/psychiatriques, et participation à la création de brevets ainsi qu’à la rédaction de publications scientifiques.

Travail en environnement Python (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) sur infrastructure cloud.