Über Ayoub
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Projekt- und Berufserfahrung
- RealtiiDeveloppeur web | ReactJs | NestJs | Postgres | Aws | Agent AIIMMOBILIENJanuar 2026 - Heute (5 Monate)Rennes, FrankreichPlateforme SaaS PropTech : Intelligence Immobilière & Insights IAJ'ai conçu et déployé une plateforme SaaS PropTech, transformant des données immobilières brutes en décisions stratégiques automatisées. Ce projet illustre ma capacité à bâtir des produits complexes alliant Data Engineering, IA Générative et UX haute performance.🎯 Valeur Métier & ROIL'objectif : supprimer l'analyse manuelle fastidieuse. La plateforme permet aux professionnels (Agents, Foncières, Investisseurs) de passer d'une donnée brute à un rapport d'expertise en quelques clics.Market Power Score : Algorithme de scoring propriétaire (0-100) basé sur 4 piliers (Momentum, Structural, Pricing, Macro).Insights IA : Génération automatique de recommandations narratives et de synthèses de marché via LLM (OpenAI/Claude).Générateur de CMA & Rapports : Production instantanée de rapports d'estimation (Comparative Market Analysis) exportables en PDF.🛠️ Modules Avancés & FonctionnalitésMarket Intelligence : Snapshot 24 mois, suivi des Price Drops en temps réel et analyse de quartier (Zip Code Analytics).Construction & Permits : Matching intelligent entre permis de construire (Open Data) et flux de ventes MLS.Off-Market & Portfolio : Gestion de comparables privés et tracker de performance de portefeuille (ROI/Cap Rate).Offres Intelligentes : Simulateur d'offres (Conservative/Smart/Bold) basé sur la saisonnalité et la tension du marché.💻 Stack Technique & IndustrialisationProjet développé avec une approche "Product Engineer" : robuste, scalable et sécurisée.Frontend : Next.js 15, TypeScript, Tailwind CSS, TanStack Query (Interfaces data-heavy fluides).Backend & Data : Architecture API modulaire, NestJS, PostgreSQL, Scrapers Python (Playwright) pour l'extraction de masse.Automation & IA : Workflows n8n pour la synchronisation des données et intégration d'IA pour l'analyse prédictive.Admin & Security : Back-office complet, RBAC (gestion des rôles), Auth sécurisée et logs d'activité
- IntellisoftSaaS Data Intelligence - Développeur web | React (Next.js 15) • NestJS • LangChain • Automation n8nE-COMMERCEDezember 2025 - März 2026 (3 Monate)Rennes, FrankreichSaaS Data Intelligence | React (Next.js 15) • NestJS • LangChain • Automation n8nDescription du projet :Conception d'une plateforme SaaS de Competitive Intelligence permettant aux marques de surveiller leur marché en temps réel. Le système automatise la collecte de données produits et utilise l'IA pour générer des analyses stratégiques sur les tendances de prix et les avis clients.💡 Défis & Solutions apportées :Orchestration IA (LangChain) : Utilisation de graphes de décision pour analyser le sentiment des avis clients et synthétiser les points forts/faibles des produits concurrents de manière narrative.Scraping Haute Performance (Data-Driven) : Ingestion quotidienne de +1M de références produits (Amazon, Shopify, marketplaces) via Python/Playwright avec gestion avancée des proxies et bypass anti-bot.Dashboard Analytics (React/NestJS) : Visualisation dynamique des courbes de prix, des ruptures de stocks prédictives et du positionnement concurrentiel (Market Share Index).Workflows n8n : Automatisation des alertes de prix et rapports de veille hebdomadaires envoyés directement sur Slack ou par email aux équipes Marketing.🛠️ Stack Technique Industrialisée :Front-end : React (Next.js 15), Tailwind CSS, TanStack Query (Focus performance & UX).Back-end : NestJS (Architecture microservices), PostgreSQL / Redis.AI Stack : LangChain (Orchestration d'agents), OpenAI GPT-4o API, n8n.Infrastructure : Docker, CI/CD (GitHub Actions), AWS (Lambda & EC2).📈 Impact Business (ROI) :Gain de productivité : Analyse concurrentielle automatisée passant de 3 jours de recherche manuelle à 3 heures de synthèse automatisée.Réactivité : Détection des changements de prix concurrents en moins de 15 minutes.Décisionnel : Génération de rapports stratégiques "Ready-to-present" grâce à l'IA générative.
- upworkAutomation IA | n8n • Claude (Anthropic) • RAG • Orchestration d'AgentsE-COMMERCENovember 2025 - Januar 2026 (2 Monate)Paris, FrankreichSystème d'Agents IA Autonomes : Prospection & Support (n8n + Claude 3.5)Déploiement d'un écosystème d'agents IA pour automatiser des processus métier complexes. L'objectif était de remplacer les workflows linéaires par une architecture "Agentique" capable de prendre des décisions contextuelles basées sur les données clients.💡 Défis & Architecture IA :Intelligence Cognitive (Claude 3.5 Sonnet) : Utilisation de l'API Anthropic pour sa supériorité en raisonnement logique et en rédaction "human-like". Création de prompts systémiques pour la personnalisation ultra-ciblée.Orchestration n8n (Advanced) : Conception de workflows à embranchements multiples (Error handling, loops, conditions avancées) pour gérer la prospection LinkedIn et le support client 24/7.Système RAG (Knowledge Base) : Connexion du workflow n8n à une base vectorielle (Pinecone) pour que l'IA réponde en utilisant uniquement les données spécifiques du client (zéro hallucination).Connecteurs API : Interconnexion bidirectionnelle avec Hubspot (CRM), Slack, LinkedIn (via Gojiberry/Apify) et Calendly.🛠️ Stack Technique "Expert n8n" :Automation : n8n (Self-hosted pour sécurité maximale).Intelligence Artificielle : Claude 3.5 (Anthropic), OpenAI (Whisper pour le vocal).Data : PostgreSQL, Pinecone (Vector Database), Python (Scripts custom pour traitement de data).Communication : APIs REST, Webhooks, WhatsApp Business API.📈 Impact Business & ROI :Productivité : Suppression de 15 heures de travail manuel/semaine par collaborateur.Réactivité : Temps de réponse aux prospects réduit de 4 heures à moins de 2 minutes.Performance : Augmentation de 40% du taux de conversion grâce à une personnalisation des messages basée sur l'actualité temps réel des prospects.
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Audrey Champion
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Ausbildung und Abschlüsse
- Ingénieur logiciel (double diplome)Institut supérieur d'informatique, de modélisation et de leurs applications2024Langages : C++ (GNU), C# (.NET), Java (Java EE / Jakarta EE / Spring) Bases de données : Oracle (avec JDBC/ODBC), PostgreSQL Modèles de développement : Extreme Programming, Agile, DevOps Architectures : Architectures n-tiers, interfaces graphiques, couches métier Web et sécurité : Web services, applications web sécurisées Systèmes distribués : Parallélisme, systèmes répartis, grille de calcul, cloud, virtualisation Applications mobiles : Développement d’applications pour plateformes mobiles ISIMA Machine learning & deep learning
- Ingénieur en data science et IoTÉcole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes2024Développement logiciel & systèmes : administration systèmes & réseaux, développement orienté objet, génie logiciel, bases de données (Oracle, SQL Server), Python, CMS. Intelligence artificielle & Data Science : Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Vision par ordinateur, IA générative (LLM). IoT & systèmes embarqués : Internet des objets, systèmes embarqués temps réel, cryptographie, interconnexion réseaux (CCNA). Projets & professionnalisation : projets interdisciplinaires et industriels, CI/CD, compétences managériales, projet Data Science & IoT, stage et PFE. Soft skills & langues : anglais/français, culture, communication professionnelle.