Ingénieur IA avec plus de 10 ans d’expérience en Python, Machine Learning et MLOps.
J’accompagne les entreprises dans la conception, le déploiement et l’exploitation de solutions IA robustes et performantes, de l’expérimentation à la production.
Compétences clés
- LLM / RAG : ingestion, chunking, embeddings, vector store, retrieval, orchestration, guardrails
- Machine Learning & MLOps : entraînement, évaluation, déploiement, monitoring, optimisation performance & coûts
- Data Engineering : pipelines ETL, APIs, intégration cloud (Azure, AWS, GCP)
- Développement & production : Python, LangChain, Hugging Face Transformers, FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD
Points forts
- Expérience complète de projets IA / LLM / RAG en production
- Capacité à comprendre et intégrer rapidement des systèmes existants complexes
- Collaboration fluide en anglais et environnements internationaux
- Approche pragmatique, orientée résultats et qualité de code
Expériences professionnelles
AI | Data Engineer
Freelance
novembre 2021 - aujourd'hui
Consultant technique accompagnant plusieurs clients dans le déploiement de solutions IA et Data Engineering.
PROJET PRINCIPAL : RAG - Support Documentaire Intelligent (Synodis)
\- Conception d'un système RAG pour interroger la documentation technique.
\- Pipeline de données : Extraction, nettoyage, chunking et vectorisation.
\- Intégration hybride : Modèles propriétaires (OpenAI) et modèles Open Source (Llama 3, Mistral) issus de l'écosystème Hugging Face.
\- Déploiement on-premise conteneurisé via Docker et Ollama.
\- Orchestration (Airflow) et API de requêtage (FastAPI).
Tech : LangChain, LangGraph, Hugging Face, Transformer, Ollama, Chroma, FastAPI, Docker.
PROJET ML : Estimation des Prix d'Enchères (FTPROD)
\- Analyse et nettoyage des données historiques de ventes.
\- Entraînement et optimisation de modèles Machine Learning (Scikit-learn, LightGBM).
\- Déploiement du modèle en production via une API REST conteneurisée (Docker).
Tech : Python, Pandas, Scikit-learn, LightGBM, FastAPI, Docker.
PROJET DATA ENGINEERING : Données de Santé (IPC, AFNOR, AHP, ROFIM)
\- Développement de pipelines ETL pour l'intégration de données de santé (FHIR/HL7).
\- Implémentation de protocoles de sécurité pour les données sensibles.
\- Développement de modules Python avancés intégrés dans InterSystems IRIS.
Tech : Python, InterSystems IRIS, ObjectScript, Azure, AWS.
PROJET ARCHITECTURE : ERP & Analytique (SAM, Nanni Energy)
\- Architecture et développement d'un ERP (Django) et de dashboards analytiques.
\- Conception d'APIs REST (NestJS/FastAPI) pour la gestion des produits et utilisateurs.
Tech : Django, NestJS, TypeScript, PostgreSQL, Plotly/Dash.
Projet de prédiction / proactivité de la livraison de colis pour GeoPost
- Exploration, nettoyage et prétraitement des données brutes.
- Entraînement, ajustement et évaluation des modèles de machine learning.
- Préparation des environnements pour l'entraînement et le déploiement des modèles.
- Application de Deep Learning à EEG pour prédire les crises d'épilepsie.
- Création d'un système de Machine Learning de bout en bout : prétraitement des données, entraînement de modèles, post-traitement, évaluation.
Projet Fil Rouge avec Télécom Paris - L'élasticité des prix
- Étude de l'impact des variations de prix sur les ventes.
- Modélisation pour l'optimisation des prix et la prévision des ventes.
- Application de différents modèles : Random Forest, Catboost, Réseaux de Neurones, etc.
- Développement d'un simulateur de ventes basé sur des prix dynamique.
Projet : Boutique en ligne Orange Pro ([********](********))
- Développement et conception de nouveaux modules et fonctionnalités.
- Référence technique : revue de code, optimisation des performances, sécurité.
Projet : Hotspots Wi-Fi Orange
- Lancement et architecture du projet.
- Support technique pour l'équipe.
