Hybrid product-focused profile. Naturally curious, I enjoy exploring new domains and combining different skills to deliver the most relevant result. For each project, I select and learn the most suitable technology — architecture, methodology, and human validation matter more than pure language expertise. This versatility lets me chain on a single deliverable: data analysis, dev, design, documentation, and release.

Generative AI (Cursor, Claude Code, Antigravity) is part of my daily flow. It doesn't replace the decision — it informs it. Every output goes through a methodical review:

• Multi-model cross-checking — I compare proposals from several models before deciding
• Systematic verification — every suggestion is reviewed, tested, and contextualized
• Architectural iteration — the first proposal is rarely the best one
• Deployment as validation — the deliverable is a production product, not a prompt

Verifiable on every public repo: shipped on an official marketplace · minimal dependencies (ARN-Skin runs on pure native JavaScript, zero external dependencies) · open source & auditable · public multilingual documentation.

• 2025 — Data Analyst, level 6 degree — OpenClassrooms
• 2018 — BTS FED (Fluids, Energy, Home Automation), level 5 — Lycée Le Corbusier
• 2008-2010 — Electrical engineering vocational diplomas (BEP · Bac Pro ELEEC)

• Project management & coordination — 10 years of multi-stakeholder field coordination (P.A.C.E. methodology)
• Technical pedagogy — translating complex topics for non-technical audiences
• Synthesis & reporting — documentation writing, review facilitation

Profil hybride orienté produit. Curieux par nature, j'aime explorer de nouveaux domaines et croiser différentes compétences pour livrer le résultat le plus pertinent. Pour chaque projet, je sélectionne et j'apprends la technologie la plus adaptée — l'architecture, la méthodologie et la validation humaine priment sur l'expertise pure langage. Cette polyvalence me permet d'enchaîner sur un même livrable : analyse data, dev, design, documentation et mise en ligne.

L'IA générative (Cursor, Claude Code, Antigravity) est intégrée à mon flow quotidien. Elle ne remplace pas la décision — elle l'éclaire. Chaque sortie passe par une revue méthodique :

• Croisement multi-modèles — je compare les propositions de plusieurs modèles avant de trancher
• Vérification systématique — chaque suggestion est relue, testée et contextualisée
• Itération sur l'architecture — la première proposition est rarement la meilleure
• Validation par le déploiement — le livrable est un produit qui tient en production, pas un prompt

Preuves vérifiables sur chaque dépôt public : produit déployé sur marketplace officiel · dépendances minimales (ARN-Skin tourne en JavaScript natif, zéro dépendance externe) · open source & auditable · documentation publique multilingue.

• 2025 — Data Analyst, diplôme de niveau 6 — OpenClassrooms
• 2018 — BTS FED Fluides, Énergies, Domotique, niveau 5 — Lycée Le Corbusier
• 2008-2010 — BEP Électrotechnique · Bac Pro ELEEC

• Pilotage de projet & coordination — héritage de 10 ans de coordination chantier (multi-intervenants, gestion d'imprévus, méthode P.A.C.E.)
• Pédagogie technique — traduire des sujets complexes pour des non-techniques
• Synthèse & restitution — rédaction de documentation, conduite de revues