Introduction
En 2026, un bon portfolio vaut plus qu'un diplôme pour un recruteur tech. Voici la méthode exacte que nous enseignons à nos apprenants AI2 : 3 projets signatures, storytelling pro, déploiement public.
Prérequis
- Bases Python + pandas
- Compte GitHub actif
- 2-3 idées de projets personnels
- Compte Kaggle (gratuit)
Étapes (7)
1. Choisir 3 projets signatures
Règle d'or : 1 projet par axe. (a) Data analysis EDA sur dataset original (scraping, API). (b) Modèle ML end-to-end (classification/régression + métriques). (c) Projet deep learning ou LLM (fine-tuning, embeddings, RAG). Évitez les datasets clichés (Titanic, Iris).
2. Structurer chaque repo GitHub
README.md impeccable : problème business, dataset, méthodologie, résultats avec visuels, limitations, next steps. Notebooks propres (sections numérotées, markdown explicatif). requirements.txt + instructions de reproduction. Badges (Python version, license, status).
3. Déployer au moins 1 projet
Streamlit Cloud (gratuit) ou Hugging Face Spaces pour une démo live. Exemple : classifier d'images custom avec upload utilisateur. URL live dans le README = 10x l'impact d'un notebook statique.
4. Participer à Kaggle (top 25%)
Une compétition active avec ranking top 25% = signal fort. Documentez votre approche sur un kernel public (feature engineering, modèles testés, learnings). Les recruteurs regardent votre profil Kaggle.
5. Écrire 2-3 articles techniques
Medium / Dev.to / Hashnode. Sujets : explication d'un concept (SHAP, Transformers), retex de projet, tutoriel reproductible. 800-1500 mots avec code. Boost SEO + crédibilité.
6. Soigner le profil GitHub
Photo pro + bio avec stack (Python, SQL, MLOps). Épinglez 6 repos signatures. Activité régulière (commits hebdo). README perso avec GitHub stats + technologies + projets en cours.
7. Portfolio website (optionnel mais +30% entretiens)
Site perso (Astro, Next.js, ou simple GitHub Pages). Landing avec pitch 1 ligne + projets en grid + blog + contact. Domaine prénom-nom.com (10€/an). Obligatoire si vous visez senior.
Astuces de pro
- •1 projet complet > 10 projets bâclés
- •Datasets originaux (scraping, API) > datasets Kaggle classiques
- •Toujours commenter le business impact, pas juste l'accuracy
FAQ
Combien de projets pour être recruté ?
3 projets solides suffisent si bien documentés. Les recruteurs regardent la profondeur pas la quantité. 10 projets superficiels = red flag.
Dois-je coder tout moi-même ?
Oui pour la valeur ajoutée (features, architecture, analyse). Non pour le boilerplate (sklearn, pandas). Un projet 100% original bat un projet copié de tutoriel.
Pour aller plus loin
Envie d'aller plus loin ?
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