Kévin Alves

Objectif de la mission :

Constituer une base de données exploitable commercialement regroupant des praticiens actifs et des organisateurs d'événements (retraites, ateliers, séminaires) dans le domaine du bien-être, de l'intimité consciente et de l'accompagnement relationnel en France, à partir de sources multiples (annuaires spécialisés, Instagram, Google Maps, recherche Google).

→ Réalisations :

○Identification et analyse de 8 sources de données (5 annuaires spécialisés + Instagram, Google Maps, Google Search) → couverture maximale des profils actifs au-delà des seuls annuaires.

○ Développement de scrapers adaptés à chaque source → extraction structurée des profils praticiens et organisateurs avec gestion de la pagination, du rendu JavaScript et des protections anti-bot.

○ Paramétrage de requêtes Instagram (hashtags FR/EN, analyse de bios), Google Maps (recherche locale multi-villes) et Google Search (mots-clés ciblés FR/EN) pour identifier les profils actifs et les organisateurs de retraites/ateliers.

○ Nettoyage, déduplication croisée multi-sources et enrichissement semi-automatique → classification par type de profil (praticien / organisateur), vérification de l'activité récente, filtrage des profils non sérieux.

○ Livraison d'un fichier Excel/CSV structuré permettant le tri, la segmentation et la priorisation commerciale des profils (nom, spécialité, type de profil, ville, site web, e-mail, lien Instagram, organisation d'événements).

→ Stack technique :

Python, Web Scraping (Selenium / Playwright), Automatisation, API Instagram, Google Maps API, Traitement de données, Excel/CSV

→ Objectif de la mission :

Développer une API de web scraping dédiée à La Bonne Alternance afin d’automatiser la collecte d’offres d’alternance et constituer une base centralisée, fiable et mise à jour quotidiennement pour la veille et l’analyse des opportunités.

→ Réalisations :

○ Analyse & reverse-engineering du site cible → pagination, structure des pages, protections anti-scraping.

○ Conception d’un scraper robuste avec parsing et normalisation des données clés (poste, entreprise, localisation, type de contrat, date de publication…).

○ Développement d’une API REST exposant les données structurées pour intégration dans CRM, dashboards et outils internes.

○ Mise en place d’une collecte automatisée quotidienne → actualisation continue de la base sans intervention manuelle.

○ Documentation complète de l’architecture et des points d’utilisation pour simplifier la maintenance et les évolutions futures.

→ Stack technique :

Python, Selenium, Flask (API REST), Docker, Web Scraping, Automatisation

→ Objectif de la mission :

Mettre en place un script de web scraping pour extraire et structurer automatiquement les informations produits IKEA (nom, référence, taille, couleur) afin d’alimenter l’application interne du client.

→ Réalisations :

○ Développement d’un scraper relançable sur n’importe quelle URL de recherche IKEA → couverture complète des catalogues produits ciblés.

○ Extraction et normalisation des données produits essentielles pour un usage direct dans les systèmes du client.

○ Intégration de protections anti-scraping (randomisation, délais, user-agents…) assurant la continuité du scraping.

○ Génération et livraison des données en CSV, prêtes à être importées dans les bases internes ou outils métier.

○ Script documenté → réutilisable et facilement maintenable pour des enrichissements futurs.

→ Stack technique :

Python, Web Scraping (Selenium / Requests + parsing), Automatisation