slaskibert.fr
Disponible — stage de fin d'études

Ingénieur — IA & Data Science

David
Slaski Bert

Je prends des problèmes qui m'intéressent et je les pousse jusqu'en production — de la modélisation statistique au serveur qui la fait tourner.

UTC · Génie Informatique · Filière IA & Data Science Hauts-de-France
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P(score) — modèle Dixon-Coles
Buts extérieur →

Distribution jointe des scores d'un match — sortie type de MPP Predictor. Poisson bivarié, corrélation basse-cote, λ ajusté par l'avantage terrain.

À propos

Étudiant en 4e année à l'UTC (Compiègne), en Génie Informatique, filière IA & Data Science. En ce moment entre deux stages, en train de construire des projets qui me tiennent à cœur.

Ce qui revient dans tout ce que je fais : comprendre le pourquoi d'un choix technique avant de coder, valider mes modèles avec de vrais chiffres, et ne pas m'arrêter au notebook — un projet n'est fini que quand il tourne en ligne. J'ai déployé mon dernier stage en production (six scripts d'automatisation PowerShell, ~1h30/jour de manuel supprimé) et je gère aujourd'hui ma propre infra pour héberger mes projets.

Expérience
Stage · Suisse
7 mois

Développement web & automatisation ERP

SyselCloud — Syselcom Mutuelle Informatique SA Le Mont-sur-Lausanne (VD) août 2025 – févr. 2026

Développement et évolution de l'ERP interne de l'entreprise : conception de nouvelles fonctionnalités, maintenance corrective, optimisation des processus métiers. Mise en place d'automatisations PowerShell (six scripts, ~1h30/jour de tâches manuelles supprimées), gestion des bases de données MySQL, et participation aux déploiements sur les environnements développement / staging / production.

PHPMySQLJavaScriptSmartyPowerShellGitLabDev / Staging / Prod
Projets — tout est en ligne ou open source
Modélisation statistique
En ligne github/mpp-predictor ↗

MPP Predictor

Un outil de pronostics pour la Coupe du Monde 2026, en famille. Le cœur est un modèle Dixon-Coles (Poisson bivarié) qui estime la distribution des scores de chaque match. J'ai neutralisé l'avantage terrain sur terrain neutre, ajouté la gestion des prolongations en phase à élimination directe, et figé les paramètres après un backtest walk-forward. Mise à jour quotidienne automatique, notifications via webhooks Discord.

PythonDixon-ColesSQLiteGitHub ActionsWebhooks Discord
72 %Précision de signe
19 %Score exact
0.46Brier score
~53Matchs évalués
Data engineering
odds.slaskibert.fr ↗ github/worldcup-odds ↗

worldcup-odds

Un tracker qui suit chaque jour l'évolution des cotes « vainqueur » sur Winamax. Un scraper Playwright (Chromium headless) récupère les cotes, un second script génère une heatmap en échelle log avec sparklines, colonnes de delta, badges de changement de rang et labels de phase. Déployé sur mon VPS via Coolify, rafraîchi automatiquement à 7h UTC par cron.

PlaywrightChromium headlessnginxCoolifycron
1×/jourScrape automatisé
LogHeatmap échelle log
LiveHébergé sur mon VPS
Produit
En ligne · v1.0.0

StravAnalytics

Une application d'analyse de mes données Strava, en production et versionnée proprement. C'est le projet où j'ai posé mes habitudes de rigueur : Conventional Commits, releases taguées en SemVer, historique lisible. Petit projet, discipline sérieuse.

PythonAPI StravaConventional CommitsSemVer
Infrastructure & déploiement
VPS OVH · Debian 12

Infrastructure

L'infra qui fait tourner tout le reste, montée et durcie à la main. Docker + Coolify pour les déploiements, reverse proxy et HTTPS Let's Encrypt automatiques, accès SSH par clé uniquement (ED25519, password désactivé), pare-feu UFW et fail2ban. Le CI/CD passe par GitHub Actions. C'est ce qui me permet de livrer un projet de bout en bout sans dépendre de personne.

Debian 12DockerCoolifynginxLet's EncryptUFW / fail2banSSH ED25519
Formation & travaux académiques

Diplôme d'ingénieur — UTC (Compiègne), Génie Informatique, filière Intelligence Artificielle & Science des Données (2022–2027). Bac général mention Très Bien — Maths, Physique-Chimie, option Maths expertes.

SY09

Analyse de données — alcool & réussite scolaire

Analyse exploratoire, typologique et prédictive du jeu Student Alcohol Consumption (382 lycéens). ACP, classification CAH + K-means (trois profils dégagés), puis comparaison de classifieurs supervisés pour prédire la réussite à partir des seules variables socio-comportementales.

Pythonscikit-learnACPKNN / LDA / QDARégression logistique
NF26

Pipeline décisionnelle hospitalière — client Smart Teem

Data warehouse de suivi d'activité d'un établissement de santé, en méthodo agile SCRUM (Jira, code review obligatoire sur GitHub). Ingestion dans Snowflake, transformations SQL via dbt Core, orchestration Apache Airflow, reporting Power BI sur 6 KPIs métiers.

Snowflakedbt CoreAirflowPower BISQL
NF26

Data warehouse — bilan carbone multi-sites

Calcul du bilan gaz à effet de serre (BGES) d'une organisation sur 6 sites. Modélisation en constellation, ETL PySpark journalier sur sources hétérogènes multilingues (fr/en/de), géocodage des trajets (GeoPy) et chargement incrémental avec déduplication. Tableau de bord Streamlit / Plotly.

PySparkPythonGeoPyStreamlitPlotly
SR10

Plateforme web de recrutement

Application multi-rôles (candidat / recruteur / admin) du cahier des charges au déploiement : modélisation, maquettage IHM, architecture MVC. Sécurisation par hashage bcrypt, contrôle d'accès horizontal (anti-IDOR) et validation des uploads. Tests unitaires et d'intégration HTTP (Jest + Supertest).

Node.jsExpressMySQLEJSJest / Supertest
SR06

Sécurisation d'un SI d'entreprise

Du durcissement système à la cryptographie appliquée : durcissement de VM Linux/Windows (privilèges, setuid, chroot, ACL), segmentation réseau en 4 zones de confiance (filtrage, NAT, DNS interne), correction de vulnérabilités web (injection SQL), PKI à 3 niveaux (XCA) avec authentification client et CRL, chiffrement LUKS.

DurcissementRéseau / NATPKI / XCAHTTPS / mTLSLUKS
SY31

Navigation autonome & détection d'objets (TurtleBot)

Système embarqué autonome sur TurtleBot3 sous ROS2 : détection de 4 objets (filtrage HSV, contraintes géométriques), orientation, approche à distance fixe et odométrie temps réel. Finalisation à distance via rosbags enregistrés.

ROS2PythonOpenCV / HSVOdométrie
Stack
Langages
PythonJavaScriptPHPSQLBash / PowerShell
Data & ML
Modélisation statistiquePoisson / Dixon-Colesscikit-learnpandas / numpyBacktest / validation
Data engineering
SnowflakedbtAirflowPySparkPower BISQLite
Infra & DevOps
DockerCoolifynginxDebianLet's EncryptUFW / fail2banGitHub Actions
Web
Node / ExpressMySQLSmartyvtiger / CRMScraping (Playwright)WAMP / LAMP
Méthode
GitConventional CommitsSemVerSCRUM / JiraComprendre le « pourquoi »
Contact

Je cherche un stage de fin d'études en IA & Data Science.

Niveau ingénieur assistant. Si mon profil vous parle, le plus simple est de m'écrire directement.

david.slaski-bert@etu.utc.fr github.com/dslaskibert LinkedIn