Rimiscky Sam-Gard Sambala - Développeur IA & Data

Data · Intelligence artificielle · Web

Du besoin à la solution.

De la collecte au modèle en production : pipelines de données, machine learning et développement web, testés et documentés.

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Portrait professionnel de Rimiscky Sam-Gard Sambala — Île-de-France · France

Lecture rapide

L’essentiel pour recruter

Cible: Gestion de projet digital, développement web et IA appliquée
Disponibilité: CDI
Mobilité: Île-de-France · Hybride accepté

Profil

Un profil hybride qui relie données, intelligence artificielle, développement web et compréhension des usages.

J’ai validé la première année de la formation Architecte en intelligence artificielle (RNCP 38777) en alternance, avec les trois blocs de compétences acquis : programmation data avec Python, collecte et stockage de données, introduction au machine learning.

J’interviens de la clarification du besoin à la mise en production : cadrage, pipelines et qualité des données, modélisation, tests, déploiement et suivi, sans perdre de vue l’expérience utilisateur.

Expérience

Aujourd’hui

Consultant digital & Développeur web

Bien-Être pour Tous · Belgique

Conseil digital, conception de supports et développement d’expériences web au service de l’activité et de ses publics.

2025 - 2026

Architecte en intelligence artificielle · 1ʳᵉ année validée

Fonderie de l’Image (ex-École Multimédia) · Alternance · RNCP 38777

Bloc 01 · Programmation data avec Python : acquis
Bloc 02 · Collecte et stockage de données : acquis
Bloc 03 · Introduction au Machine Learning : acquis

2024 - 2025

Chef de projet multimédia

L’École Multimédia · Alternance · Certification professionnelle niveau 6 acquise · RNCP 36401

Analyse des besoins client et recommandation opérationnelle : acquis
Pilotage de la conception et de la production : acquis (cadrage jugé excellent)
Qualité, accessibilité, SEO et éco-conception : acquis
Déploiement de projets, pilotage d’équipes et relation client : acquis

Projets sélectionnés

github.com/Rimiscky/Data_CL

Bloc 02 validé · pipeline end-to-end

Plateforme data énergétique

Architecte IA · Bloc 02 · Collecte et stockage de données

Pipeline de bout en bout sur la consommation électrique en France : ingestion ODRE, Open-Meteo et RTE, ETL et fusion énergie × météo, stockage PostgreSQL, orchestration Airflow et tableaux de bord Plotly et Streamlit.

« Projet très complet et ambitieux, riche en tests et en documentation. » Évaluation formateur

Problème traité: Rassembler des données énergétiques et météorologiques hétérogènes pour produire une lecture régionale exploitable et reproductible.
Décisions clés: Pipeline Python multi-source orchestré par Airflow, gouvernance qualité des données, supervision Prometheus/Grafana, conteneurisation Docker et CI/CD GitLab jusqu’au déploiement AWS EC2.

Preuves vérifiables

Tests automatisés
Docker
Déploiement AWS EC2 documenté
CI/CD GitLab

Data engineering
ETL
Airflow
PostgreSQL
Docker
AWS EC2

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github.com/Rimiscky/churn-client-master1

Bloc 03 validé · modèle servi par API

Prédiction du churn client

Architecte IA · Bloc 03 · Introduction au Machine Learning

Détection des clients télécom à risque de résiliation, avec modèles explicables, API de prédiction FastAPI et dashboard Plotly.

« Techniquement, le projet est excellent et très abouti. » Évaluation formateur

Problème traité: Identifier les clients à risque à partir d’un jeu de données de 7 043 profils, sans masquer les limites du modèle.
Décisions clés: Comparer régression logistique, arbre de décision et Random Forest dans des pipelines sans fuite de données, optimisés par validation croisée, avec des métriques adaptées à une cible déséquilibrée.

Preuves vérifiables

Tests unitaires
API FastAPI
Dashboard interactif
Monitoring des lots
Image Docker testée en CI

Machine learning
scikit-learn
FastAPI
Docker
Explicabilité

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github.com/Rimiscky/Data_EXPLORATION

Bloc 01 validé · analyse orientée décision

Analyse e-commerce & A/B testing

Architecte IA · Bloc 01 · Programmation data avec Python

Analyse exploratoire d’un jeu de données e-commerce volumineux : événements utilisateurs, hiérarchie de catégories et propriétés d’articles.

« Le projet se distingue par une analyse approfondie, structurée et orientée décision. » Évaluation formateur

Problème traité: Comprendre le comportement des utilisateurs et les pertes du funnel de conversion pour orienter des décisions business.
Décisions clés: Nettoyage des données avec pandas, analyse du funnel et des pics d’activité, test A/B statistique avec SciPy, puis recommandations argumentées.

Preuves vérifiables

Notebooks Jupyter
Test A/B statistique
Rapport d’analyse
Visualisations

Python
pandas
Statistiques
A/B testing
Data visualisation

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github.com/Rimiscky/professional-photography-market

MVP technique - paiement non implémenté

Marketplace de photographies professionnelles

Projet personnel · Produit web

Dépôt public d’un produit consacré à la publication et à la licence de photographies professionnelles.

Problème traité: Permettre à des photographes de publier et licencier leurs images tout en protégeant les originaux et les droits d’accès.
Décisions clés: Adopter un monolithe modulaire Next.js avec RBAC serveur, stockage privé, traitements asynchrones et transitions métier contrôlées.

Preuves vérifiables