Conçu et maintenu des pipelines Big Data pour l’ingestion, le traitement et l’indexation de données hétérogènes (texte, audio, vidéo).
Optimisé les index Elasticsearch, pour améliorer la vitesse de recherche et la fiabilité des requêtes.
Conçu un moteur de requêtes sémantiques en langage naturel pour Elasticsearch, traduisant des expressions complexes (ex. « Paris AND Bruxelles NOT Russie ») en requêtes structurées pour améliorer l’accessibilité et la précision de la recherche.
Intégré un modèle NER externe au sein d'un pipeline data, en gérant la récupération, la transformation et l’indexation des résultats en base de données pour exploitation applicative.
Utilisation d'outils de monitoring et de traçabilité (Jaeger, OpenTelemetry) pour fiabiliser les chaînes de traitement en production.
