Projets

Projets pratiques en data engineering, cloud et développement assisté par IA.

Irish Hospital Healthcare Analytics

Terminé

Plateforme analytique qui agrège les avis de patients des hôpitaux irlandais depuis Google Places et SerpAPI, les combine avec les données de listes d'attente gouvernementales (NTPF), effectue une analyse de sentiment NLP et visualise les résultats dans des tableaux de bord interactifs.

Apache AirflowAWS S3PostgreSQLPythonApache Spark+5

Airbnb Listings Pipeline

Terminé

Pipeline de données batch qui automatise la collecte de snapshots d'annonces Airbnb depuis le dataset Inside Airbnb, les stocke dans MinIO et les charge dans PostgreSQL pour l'analyse historique des tendances du marché locatif londonien.

Apache AirflowMinIOPostgreSQLApache SparkMetabase+3

Batch Energy Analytics Pipeline (AWS)

Terminé

Pipeline batch serverless qui ingère les données mensuelles de production d'électricité depuis l'API Ember pour 8 pays européens, transforme le JSON imbriqué en format Parquet via AWS Glue et visualise les tendances de production énergétique dans un tableau de bord Amazon QuickSight.

AWS S3AWS Glue ETLAWS Glue CrawlerAmazon AthenaAmazon QuickSight+2

dbt Analytics Engineering (AWS Redshift)

Terminé

Projet dbt d'analytics engineering sur AWS Redshift Serverless, basé sur le dataset e-commerce brésilien Olist (100K commandes, 2016–2018). 18 modèles sur trois couches (staging, intermédiaire, marts), entièrement implémentés et testés : 94 tests, 3 macros personnalisées, 1 snapshot SCD Type 2 et un star schema pour analytics en self-service.

dbtAWS Redshift ServerlessAmazon S3SQLPython+2

Real-Time Maritime Analytics Pipeline (AWS)

Terminé

Pipeline en temps réel entièrement serverless qui ingère des données de position de navires AIS en direct via WebSocket, les traite à travers une architecture Lambda event-driven, archive les événements bruts dans S3 et visualise l'activité des navires en temps réel via OpenSearch Dashboards.

Amazon KinesisAWS LambdaAmazon SQSAmazon Kinesis FirehoseAmazon S3+3

Credit Card Fraud Detection (AWS SageMaker)

Terminé

Pipeline ML de bout en bout pour la détection de fraude sur cartes de crédit sur AWS SageMaker, avec un accent sur la gestion du déséquilibre de classes, l'optimisation du seuil pour les décisions métier et le développement de frameworks ML réutilisables et agnostiques au domaine.

AWS SageMakerAWS S3AWS AthenaPythonXGBoost+4

Versicherungswerk — Mission de conseil

Continu

Mission de conseil pour une plateforme d'assurance numérique allemande (versicherungswerk.de). Axée sur la définition de la structure de projet et de la gouvernance, l'introduction de Claude Code comme outil d'audit et d'analyse, l'établissement des méthodes de travail et la définition de la direction technique.

Claude CodeGitHubKanbanMiroN8N+2

Rôle : Consultant

Portfolio Website — bridging-data.com

Terminé

Site portfolio multilingue construit avec Next.js 15 et Tailwind CSS, déployé comme site statique sur AWS (S3, CloudFront, ACM, Route 53) avec un pipeline CI/CD automatisé via GitHub Actions.

Next.jsTypeScriptTailwind CSSnext-intlAWS S3+5

AI Knowledge Platform

LiveContinu

Plateforme IA modulaire — en ligne sur platform.bridging-data.com. La plateforme comprend Technology Radar, Competitor Intelligence, Regulatory Radar et AI Chat, entièrement serverless sur AWS. La Phase 6 intègre un prototype LLM d'entreprise avec authentification Cognito.

PythonFastAPIPostgreSQLpgvectorAWS RDS+17
Ouvrir la plateforme →

Private Knowledge Hub

Terminé

Système de récupération de documents local pour les fichiers de projet privés. Indexe les fichiers CLAUDE.md, README et SKILL.md de plus de 10 projets et répond aux questions en langage naturel avec des références sources ancrées et un rendu markdown formaté.

PythonFastAPIPostgreSQLpgvectorAWS RDS+1

Local / Privé — pas de démo en ligne

AI Consulting Accelerator

Continu

Workflow de conseil assisté par IA qui ancre la découverte, l'analyse et la livraison dans des standards industriels (IREB, BABOK, BPMN, PMBOK, Scrum) via la génération augmentée par récupération. Le système génère des ébauches structurées et citées à partir d'un input client non structuré — avec 13 compétences nommées et versionnées, des engagements multi-tours avec état et un Organizational Memory Layer. Complet et testé localement ; déploiement AWS en attente.

PythonFastAPIPostgreSQLpgvectorOpenAI API+11