À propos de Alexandre
👋 De l'idée au produit IA en prod — LLMs, Agents, RAG & Claude Code
Je suis Alexandre, AI Engineer avec 3+ ans d'expérience sur des projets d'IA générative en production : médias financiers à grande échelle, scale-ups SaaS, legaltech, conseil.
🤖 Agents & systèmes LLM en production
Conception d'agents IA (recherche, deep research, agents métier) avec Pydantic-AI, Google ADK, LangGraph
Pipelines de génération de contenu LLM déployés pour des centaines de milliers d'utilisateurs
Orchestration multi-étapes, mémoire, mécanismes adaptatifs
📚 RAG & systèmes conversationnels
Systèmes RAG sur mesure (LangChain, Qdrant, Chroma, Pinecone)
Chatbots métier avec authentification, historique, évaluation continue
Prompting avancé (CoT, ToT) et évaluation (RAGAS)
🛠️ Claude Code — intégration & formation
Workflows Claude Code pour équipes tech (hooks, slash commands, sub-agents, MCP, skills)
Formations sur-mesure de la prise en main aux usages avancés (agents, automatisations, CI)
Audit et accompagnement à l'adoption en équipe
⚙️ Mise en production & MLOps
API FastAPI, déploiement AWS (ECS, Lambda, S3, CloudWatch) ou GCP
CI/CD GitHub Actions, monitoring, MLflow
Architecture modulaire, code testé, prêt à scaler
Stack : Python, Claude Code, LangChain, LangGraph, Pydantic-AI, FastAPI, Qdrant/Chroma/Pinecone, AWS, GCP, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Mistral.
Que ce soit pour un POC ambitieux , l' industrialisation d'un système LLM, une formation Claude Code pour votre équipe, ou un audit/conseil , parlons-en.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 15 km)
Expériences
- The Motley FoolAI EngineerCAPITAL-INVESTISSEMENTjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)The Motley Fool est une entreprise américaine de référence dans lʼinvestissement etles médias financiers, suivie par plusieurs centaines de milliers dʼabonnés payants àtravers le monde, produisant du contenu dʼanalyse boursière à grande échelle.•Conçu, développé et maintiens des pipelines de génération dʼarticles à grandeéchelle basés sur des LLM à destination de 500,000 users tout en participantactivement a des PoC d'agents•Contribution en tant que membre senior dʼune équipe de 5 ingénieurs IA, avec unrôle actif dans les décisions dʼarchitecture et la définition des bonnes pratiques.•Conçu et évalué plusieurs PoC dʼagents AI en utilisant Google ADK et Pydantic-AI(Agent d'investissement, Agent de recherche, Deep Research)•Développé des pipelines couvrant +5000 actions cotées en bourse.
- Twains aiLLM Engineermai 2024 - février 2025 (9 mois)Remote, Freelance LLM Engineer, Twains aiDéveloppement d'applications basées sur les LLMs et IA générative• Conception et implémentation de systèmes conversationnels avancés utilisant les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation)• Optimisation des coûts et de la pertinence des réponses via des stratégies d'évaluation et de prompt engineering (CoT, ToT)• Mise en place d'agents intelligents pour la recherche et le traitement automatisé d'informations• Développement d'API REST avec FastAPI pour l'exposition des services LLM• Implémentation de pipelines d'évaluation et de monitoring des performances (RAGAS)• Déploiement sur AWS (ECS, Lambda, S3, CloudWatch)• Mise en place de CI/CD via GitHub Actions pour automatiser les tests et le déploiement Key results : Architecture modulaire permettant une adaptation rapide à différents cas Stack technique : Python, Langchain, Langgraph, Qdrant (base vectorielle), RAG, Chain-of-thought, LLM, AWS, GitHub Actions, FastAPI
- Juriste du DigitalLLM engineeravril 2024 - avril 2024Remote, Freelance LLM engineer, Le Juriste du DigitalCréation d'une plateforme d'audit juridique de site internet basé sur l'IA générative et la data• Création d'un Corrective-RAG (Retrieval Augmented Generation)• Implémentation d'agent, de mémoire et de mécanisme adaptatifs• Vulgarisation et présentation de concepts clés liée à l'utilisation de LLMs (Large Language Models) Key results : Développement d'une interface de Chat avec historique et authentification de l'utilisateur. Stack technique: Python, Langchain, Chromadb, RAG, Chain-of-thought, Azure OpenAI Service, LLM, Adaptive RAG, Google Cloud Plateform
Avis
J
Julien
AIKAN
Avis laissé le 09.07.2023
Merci Alexandre pour ce script qui nous sera très utile. Bon contact et échanges de qualité.
Charles
Data Perspective
Avis laissé le 26.05.2022
Merci pour le travail sérieux.
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- Master of Science (STePE)Sciences Sorbonne Université2021
- Expert en science des donnéesData ScienceTech InstituteParcours en alternance sur deux ans permettant de former aux métiers de la data. Statistics, Machine Learning and Deep Learning algorithms -Cloud Computing -Data Wrangling -Software Engineering -Big Data: Hadoop ecosystem and Spark -Two professional certifications (AWS Solutions Architect Associate and SAS Enterprise Miner)
Certifications
- Neural Networks and Deep LearningDeepLearning.AI2022