Description

Développeur Python freelance, je conçois des outils sur mesure pour automatiser l’analyse de données et la prise de décision.

J’ai mené à bien deux projets structurants :

• En industrie : développement d’un script analysant plus de 80 000 valeurs issues d’automates Siemens, avec détection d’écarts à l’instant T.

• En finance : création d’un moteur de trading crypto intégrant scoring IA, backtests multi-actifs et lecture du solde Binance en temps réel.

Je privilégie les missions à fort impact, où l’automatisation intelligente permet de gagner du temps, de la clarté, ou de la performance.

Disponible pour toute mission en Python, automatisation, IA ou analyse de données métier.

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Guebwiller (up to 50km)

Loïc BERDAL – EI
Développeur Python | Automatisation & Analyse de données industrielles
SOFTWARE PUBLISHING
July 2025 - Today (11 months)
Guebwiller, France
Réalisation de deux projets freelance démontrant ma maîtrise du Python, de l’analyse de données à grande échelle et de l’automatisation intelligente :

• Projet industriel : développement d’un script d’analyse automatisée capable de traiter 80 000 données issues d’automates Siemens et de détecter, sur demande, les écarts aux valeurs normales à un instant T.

• Projet finance : création d’un système de trading algorithmique basé sur l’IA, incluant scoring des trades via machine learning, backtests multi-actifs, lecture du solde Binance en temps réel et génération de revenus potentiels.

Objectif global : concevoir des outils fiables, autonomes et exploitables immédiatement dans des contextes critiques.
Programmation Python Binance
DS Smith
Apprenti Ingenieur
September 2018 - April 2020 (1 year and 7 months)
Mission d’amélioration continue et d’automatisation dans un contexte industriel.

• Conception d’une base de données intelligente à partir de plus de 80 000 valeurs collectées via automates Siemens.
• Structuration des données par type, comparaison aux valeurs cibles, et génération automatique de rapports d’écarts.
• Participation à l’ingénierie de process, avec analyse des flux, propositions d’amélioration et suivi de mise en œuvre.

Résultat : gain en temps d’analyse, détection plus rapide des dérives, et amélioration de la fiabilité des lignes de production.
Automatisation des tâches IA et analyse de données Machine learning