• Conçu et déployé une architecture big data combinant un data lake Hadoop, un cluster Apache Spark et ElasticSearch, pour transformer les données agricoles brutes en fonctionnalités ML et insights actionnables.
• Construit des pipelines de données de bout en bout pour les données agricoles (météo, cultures, sols, rendements) et développé des modèles statistiques de prévision de rendement agricole utilisant des algorithmes de régression pour la stratégie business prédictive.
• Livré des tableaux de bord BI interactifs avec Kibana et Apache Superset, traduisant des insights analytiques complexes en rapports accessibles pour la direction.
• Accompagné les clients d’externalisation en évaluant leur maturité analytique, en élaborant des supports de formation personnalisés et en animant des sessions pratiques.