About Rayan
J'accompagne les directions métiers et IT dans la réussite de leurs projets stratégiques. Mon rôle : apporter de la méthode et de la clarté pour sécuriser vos livrables.
Mes 3 axes d'intervention :
- Pilotage de Projet (PMO) : coordination, gouvernance et sécurisation des délais ;
- Stratégie IT & Cloud : cadrage, audit de l'existant et pilotage de migrations ;
- Data & IA : Valorisation de la donnée et outils d'aide à la décision.
French
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English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- CHANELMission de réduction des coûts ITLUXURY GOODSJune 2024 - August 2024 (2 months)Paris, France
- Diagnostic : audit de l’existant (opérations, architecture, coûts)
- Sourcing : définition de +50 critères de sélection et benchmark de +15 prestataires (analyses d’offres, entretiens experts) pour identifier des solutions sur mesure et conformes
- Conformité & Sélection : identification de solutions sur mesure garantissant la conformité réglementaire internationale (exemple : PIPL en Chine)
- Ministère des ArméesConsultant Technology, Strategy & AdvisoryDEFENSE AND MILITARYDecember 2023 - May 2024 (5 months)Paris, FranceAMOA adoption ServiceNow
- Cadrage et structuration : définition du périmètre projet, segmentation des chantiers (streams) et mise en place de la gouvernance
- Pilotage opérationnel : création de la planification dynamique et de la matrice des risques pour sécuriser les jalons
- Lead Adoption : traduction des besoins métiers, conception de +10 dashboards exécutifs et animation d'ateliers (niveaux N à N+5)
- Coordination : pilotage hebdomadaire des instances de décision et suivi du déploiement de la solution
- AWSOptimisation de modèle LLMTECHJuly 2023 - August 2023 (1 month)Paris, France
- Ingénierie de prompt (Prompt Engineering) : conception et itération de prompts complexes pour maximiser la précision des outputs du modèle
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : alignement du modèle sur des directives de qualité, de sécurité et de pertinence métier
- Évaluation de performance : analyse fine des complétions générées pour identifier et corriger les biais ou erreurs de raisonnement
- Amélioration continue : optimisation de la cohérence des réponses pour garantir un haut niveau de fiabilité du modèle
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