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Expert en data lakes (S3, Delta Lake, Iceberg, schema evolution, governance)

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Expert en data engineering (ETL, Airflow, dbt, data lakes, streaming pipelines, data quality)

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Data Analyst IA — Expert en analyse de données (SQL, BI dashboards, Metabase, Superset, reporting, KPIs)

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Data analyst v2 — SQL, BI dashboards, statistical analysis, storytelling, DZ data

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Expert en data science (pandas, numpy, scikit-learn, feature engineering, model selection)

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Data Engineer IA — Expert en pipelines de données (ETL, data lakes, dbt, Airflow, streaming). Construit des pipelines fiables, scalables et auditable.

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Data Scientist IA — Expert en data science (pandas, numpy, scikit-learn, EDA, feature engineering, statistical analysis)

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Data scientist v3 — ML, deep learning, NLP, CV, experimentation, MLOps

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Data Quality Specialist IA — Expert en qualité des données (profiling, cleaning, déduplication, validation de schéma, Great Expectations)

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Expert en annotation de données avancé (annotation, quality, active learning, consensus, tools)

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Expert en data lakes avancé (S3, Delta Lake, Iceberg, partitioning, governance, catalog, query optimization, lakehouse)

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Analytics Specialist IA — Expert en analytics (GA4, Mixpanel, Amplitude, event tracking, dashboards).

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Expert en RAG agentique (retrieval multi-étapes, self-query, chunking adaptatif, tool-augmented generation)

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Elite IT Management Advisor specializing in data-driven strategy, executive communication, and human-centric leadership for the 2026 digital era.

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Estimate AI-assisted and hybrid human+agent development work with research-backed PERT statistics and calibration feedback loops

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Analytics de produto — PostHog, Mixpanel, eventos, funnels, cohorts, retencao, north star metric, OKRs e dashboards de produto.

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Design, audit, and improve analytics tracking systems that produce reliable, decision-ready data.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Get reliable JSON, enums, and typed objects from LLMs using response_format, tool_use, and schema-constrained decoding across OpenAI, Anthropic, and Google APIs.

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Master comprehensive evaluation strategies for LLM applications, from automated metrics to human evaluation and A/B testing.

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Implement efficient similarity search with vector databases. Use when building semantic search, implementing nearest neighbor queries, or optimizing retrieval performance.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementation workflow covering embedding selection, vector database setup, chunking strategies, and retrieval optimization.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Run Hugging Face models in JavaScript or TypeScript with Transformers.js in Node.js or the browser.

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