HealthAI

Stacks

Python

FastAPI

Streamlit

MySQL

Pandas

Contexte et objectif

HealthAI est une plateforme orientée santé connectée, conçue pour centraliser et exploiter des données nutritionnelles et sportives issues de différentes sources. Développé dans le cadre d’un projet collaboratif, l’objectif était de construire une architecture data robuste permettant de rendre les données exploitables via une API et des tableaux de bord interactifs, tout en préparant l’intégration future de recommandations intelligentes basées sur l’IA.

Réalisation

Ce projet a été mené en équipe, avec une organisation en méthodologie Agile Kanban, afin d’assurer une répartition flexible des tâches et une adaptation rapide aux contraintes techniques. J’y occupais un rôle orienté développement backend et data engineering*, avec un focus sur la mise en place du pipeline de données et de l’API backend. Nous avons conçu un pipeline ETL complet (Extract, Transform, Load) permettant d’ingérer des données JSON et CSV, de les nettoyer, normaliser et dédupliquer, puis de les intégrer dans une base relationnelle MySQL structurée pour garantir leur cohérence et leur exploitabilité. En parallèle, nous avons développé une API REST avec FastAPI pour exposer les données de manière performante et structurée, tout en participant à la conception de l’architecture data globale, reliant datasets, API et interfaces de visualisation. Enfin, grâce à Streamlit, nous avons conçu des dashboards interactifs permettant le suivi de données nutritionnelles et la visualisation de KPIs afin de faciliter l’analyse et le contrôle qualité.

Résultat et reconnaissance

Ce projet m’a permis de renforcer mes compétences en architecture backend, en traitement et fiabilisation de données (ETL) ainsi qu’en conception d’API REST et en visualisation de données. Il m’a également permis de développer une meilleure compréhension des flux de données, des problématiques de qualité des données et du travail collaboratif dans un contexte de projet technique.