🇫🇷
« Étudiant en Bac +5 Big Data & IA, je cherche une alternance en data / IA pour appliquer ce que j'apprends à des cas réels. »
| Projet | Description | Stack technique |
|---|---|---|
| Linceul-Audit En conception |
Détection de fraude financière par corrélation de flux et de données non structurées | Python, PostgreSQLApprentissage de Java, ONNX, pgvector |
| Audit RGPD d’une IA | Application Streamlit de prédiction 100 % conforme aux normes européennes | Python, Streamlit, Random Forest, Scikit-learn |
| Books to mongo | Pipeline ETL de web scraping bibliographique | Python, Scrapy, MongoDB |
| Réduction de dimensionnalité | Comparatif LDA et SVD tronquée pour réduire la dimensionnalité | Python, Scikit-learn, Matplotlib, Jupyter Notebook |
| Langages | Bibliothèques de data science | Frameworks |
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| SGBD | BI et environnements de données | Outils |
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🇬🇧
« I’m a Big Data & AI student looking for an apprenticeship (alternance) in data and AI, to apply my skills in real situations. »
| Project | Description | Tech Stack |
|---|---|---|
| Linceul-Audit In design |
Financial fraud detection by correlating flows and unstructured data | Python, PostgreSQLlearning: Java, ONNX, pgvector |
| GDPR Audit of an AI | Streamlit prediction app that is 100% compliant with European standards | Python, Streamlit, Random Forest, Scikit-learn |
| Books to mongo | ETL pipeline for bibliographic web scraping | Python, Scrapy, MongoDB |
| Dimensionality Reduction | Comparison of LDA and truncated SVD to reduce dimensionality | Python, Scikit-learn, Matplotlib, Jupyter Notebook |
| Languages | Data Science Libraries | Frameworks |
|---|---|---|
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| DBMS | BI and Data Environments | Tools |
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