About Wilfried
Je suis ingénieur diplômé de l'École Polytechnique de Paris, avec une
spécialisation en data science et recherche opérationnelle.
Mes compétences acquises en 4 ans (dans le conseil chez MPData puis KPMG Advisory) me rendent apte à intervenir sur des sujets allant de la conception et développements des api (dev python, data science) en passant par les pipelines ci cd (gitlab, github ) jusqu'au déploiement (docker, machine virtuel, sécurité) et au pricing complet de l'architecture dans le cloud pour la mise en production de votre projet.
J'interviens aussi sur tout les sujets GenAi avec des expériences dans le développement de serveur MCP et développement/optimisation de pipeline RAG.
Déjà certifié AWS * 3, Azure*2, Snowflake et terraform
- Azure Data Engineer (DP203)
- AWS Solution Architect Associate
- AWS Machine Learning Speciality
- AWS Developer Associate
- Hashicorp Terraform Associate
- Databricks Data engineer Associate
J'ai déjà eu l'occasion d'appliquer mes connaissances avec des groupes tel que Veolia Eau France, Rte France, Vinci Autoroute; des star up tels que Fantasiapp .
French
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Can work on-site
Paris (up to 50km), Toulouse (up to 10km), Montpellier (up to 10km), Lyon (up to 10km), Bordeaux (up to 10km)
Experience
- Crédit Agricole SA – IGL (LoD3)Consultant Expert Data & IA – Revue de modèles d'IA LCB-FTBANKING AND INSURANCESeptember 2025 - December 2025 (3 months)Paris, FranceCrédit Agricole SA - IGL (LoD3)ContexteMission d’audit interne (IGL - LoD3) auprès de la Conformité (DDC) sur les modèles IA de lutte LCB-FT, en complément des scénarios déterministes.- Revue documentation + code python + données;- Cadrage réglementaire (ACPR/NP 2024-44, AI Act)- Formulation de recommandations opérationnelles pour la mise sous contrôle.Impact / Résultats- Supporter l’IGL pour 2 constats majeurs (documentation & conformité) et 8 recommandations structurantes ;- Fournir la trame opérationnelle pour comité- Plan d’actions (seuils opposables, explicabilité lisible, contrôle qualité continu).Mis à disposition des équipes un cadre réutilisable (modèles de tableaux, gabarits de rapports, scripts d’évaluation SOM) pour accélérer la mise sous contrôle des modèles IA dans l'AML.Stack & outilsPython (NumPy, Pandas, Matplotlib), MLflow, Git, YAML/JSON, Jupyter, PowerPoint/Excel, Palantir Foundry (scénarios déterministes), règles DQ (Data Expectations), SOM (implémentation custom).
- Opella (Groupe pharmaceutique)Ingénieur Data / Data EngineerLOGISTICS AND SUPPLY CHAINMay 2025 - September 2025 (4 months)Paris, FranceContexte et objectifsMission au sein d’un grand groupe pharmaceutique international (Opella) dans le cadre d’une refonte complète de l’architecture data destinée aux équipes métiers (Commercial, Market, Customer Interaction).Objectifs principaux :- Fiabiliser les référentiels et les flux cross-domain- Améliorer la qualité des données et la traçabilité- Industrialiser les contrôles de qualité et de cohérence entre systèmes (CRM, ERP, Market, Territory, Harmony)Responsabilités et réalisations- Conception et mise en œuvre d’une architecture data analytique sur Snowflake- Développement de vues métier complexes (Order Management, Market, Customer Interaction) et de la MDM Produit- Implémentation de règles de Data Quality avancées :- Tests de couverture de jointures (cross-references)Détection de ruptures entre ERP / CRM / référentiels produits et clients- Mise en place d’un framework de tests paramétrés (templates réutilisables, règles déclaratives)Analyse et correction d’écarts ERP ↔ CRM (order number, product code, country)- Gestion des problématiques de multi-pays / RLS / conformité data- Collaboration étroite avec les équipes métiers et IT (Data Owners, Architectes)
- AWB (Banque multinational Africaine)Data & AI EngineerBANKING AND INSURANCEDecember 2024 - April 2025 (4 months)Paris, FranceData & AI Engineer – AWB (Banque française mutualiste)Contexte :Mission au sein de la plus grande banque africaine dans le cadre d’une initiative stratégique de lutte contre la fraude et le blanchiment dans l'ensemble de ses succursales.Réalisations :- Conception et mise en œuvre d’un algorithme d’IA pour détecter les activités suspectes (optimisation du processus LCB-FT).- Développement d’un pipeline de scoring en temps réel pour les transactions bancaires.- Intégration des modèles via API avec le système SI de la banque (batch & temps réel).- Collaboration étroite avec les équipes conformité et data science.Stack technique :Azure, Python, Scikit-learn, LightGBM, Azure ML, CI/CD, SHAP, API REST
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- IngenieurEcole Polytechnique de PAris2022Data Science et Recherche opérationnelle
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- AWS Solution Architect AssociateAWS2023
- AWS Machine Learning SpecialityAWS2023