Lucas Sinibaldi Bonere

Architecture Recommandation & Scalabilité : Conception d’un moteur de recherche vectorielle ”maison” (FastAPI + Qdrant) per‑

mettant une recherche de similarité en < 50ms sur des millions d’items, augmentant le taux de clic (CTR) sur les recommandations

de 25%.

Cycle de vie MLOps (Airflow & MLflow) : Automatisation complète du réentraînement des modèles et du suivi de performance,

réduisant le ”Time‑to‑Market” des nouvelles itérations algorithmiques de 2 semaines à 2 jours.

NLP & Analyse de Sentiment Spécialisée : Fine‑tuning de LLMs atteignant une précision de 94% sur l’extraction d’opinions com‑

plexes (ironie, nuances culturelles), améliorant la pertinence des scores globaux par œuvre de 15%.

Personnalisation Hybride : Développement de moteurs combinant signaux collaboratifs et embeddings de contenus, générant une

hausse de 20% du taux de rétention (Daily Active Users) grâce à des suggestions ultra‑affinitaires.

Optimisation des Coûts Infra : Migration vers une architecture asynchrone et vectorielle optimisée, divisant par 3 les ressources

de calcul nécessaires par rapport aux anciennes méthodes de filtrage collaboratif SQL.

• Développement d’un pipeline ML automatisé avec Vertex AI pour l’analyse prédictive des performances SEO : conception et dé‑

ploiement d’algorithmes de machine learning (Random Forest, XGBoost) sur Vertex AI afin de prédire l’évolution du trafic organique

et d’identifier des opportunités de mots‑clés, réduisant le temps d’analyse client de 1 journée à 30 minutes.

• Conception d’un système ETL intelligent avec classification NLP permettant la détection automatique d’intention de recherche sur

des données SEO hétérogènes (Search Console, crawl logs, backlinks). Utilisation de la technique de clustering sémantique K‑Means

sur des embeddings de requêtes pour automatiser la segmentation des requêtes selon leur similarité sémantique, supprimant 95%

des erreurs manuelles et économisant plus d’une demi‑journée par analyse.

• Analyse et monitoring des modèles en production avec suivi de drift via les métriques RMSE, MAE, R² et MAPE  mise en place

d’un système de surveillance avancé pour détecter précocement toute dégradation des performances des modèles SEO à l’aide de

ces KPIs. Intégration d’un modèle Isolation Forest pour la détection d’anomalies. Ce dispositif a permis d’augmenter la fiabilité

des modèles en environnement réel et de garantir le maintien d’un haut niveau de performance lors de l’arrivée de nouvelles

données, assurant ainsi un pilotage optimal des stratégies SEO.

Architecture & Solutions Cloud : Conception, déploiement et migration d'applications de gestion d'entreprise et de comptabilité sur des infrastructures Cloud, garantissant la haute disponibilité et la scalabilité des services.

Engineering de Données : Modélisation, optimisation et administration de bases de données relationnelles et non-relationnelles complexes dédiées à la gestion fine de portefeuilles clients (CRM).

Développement Cross-Platform & Mobile : Portage stratégique de solutions logicielles desktop (PC) vers des applications mobiles natives à l'aide de Flutter et Android Studio, améliorant l'accessibilité et l'expérience utilisateur sur le terrain.

Design Web & UI/UX : Conception d’interfaces web modernes, responsives et centrées sur l'utilisateur pour des dashboards de pilotage et d'analyse de données métiers.

Collaboration Transverse : Traduction des besoins comptables et business en spécifications techniques, réduisant les frictions entre le produit et le déploiement technique.