Jeffrey Gandhi

Conception et automatisation de workflows de données de bout en bout avec n8n, intégrant Groq AI pour orchestrer les traitements — environ 10 h/semaine de tâches manuelles supprimées. Mise en place de pipelines de reporting automatisés produisant des restitutions exploitables : réduction d'environ 80 % du temps de reporting manuel. Développement d'API JSON-RPC et d'algorithmes de détection de conflits pour garantir la cohérence et la qualité des données.

Développement de MIA, assistant IA interne intégré à Microsoft Teams répondant aux questions des collaborateurs à partir des documents internes (PDF, DOCX, PPTX) via un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation). Conception du pipeline d'ingestion et de vectorisation en Python sur Azure Functions : embeddings via Azure OpenAI, stockage des vecteurs et métadonnées dans CosmosDB pour la recherche par similarité. Développement des API backend (FastAPI / Flask) reliant le bot Teams à Azure OpenAI (GPT-4), authentification Azure AD (SSO / RBAC), supervision via Azure Monitor ; réduction du temps de recherche documentaire jusqu'à 70 % (premiers retours utilisateurs). Travail en équipe Agile (Jira) avec Git Flow, versioning sémantique et CI/CD.