À propos de Anthony
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Bilingue ou natif
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- Direction Générale des Finances PubliquesLead Data Scientist - Projet Assistant IAEDITION DE LOGICIELSjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Noisy-le-Grand, FranceProjet d’assistant IA internalisé pour simplifier le travail des équipes métier• Cas d’usage : simplification du langage de réponse aux usagers, appui à la recherche juridique, simplification de la rédaction documentaire.• Architecture RAG complète : modèles Ollama en local et infra IA interne en production, base vectorielle pour embeddings, base SQL pour données applicatives, LangChain (clients, chunkers, loaders, retriever), reranking par LLM, filtres sur métadonnées (collections, users, roles, session_id).• Chat avancé : streaming SSE pour feedback temps réel, détection automatique du cas d’usage, détection d’acronymes métiers et récupération des définitions, orchestration dynamique entre mode chat et mode RAG avec sélection des collections pertinentes.
- ThinkDeep AILead Data Scientist - Projets Sécurité / DéfenseDÉFENSE & ARMÉEjanvier 2025 - décembre 2025 (11 mois)Talence, France• Détection et classification de personnes, animaux et véhicules dans des flux vidéo.• Comptage et tracking d’objets dans des flux vidéo.• Super-résolution pour améliorer la qualité des images lointaines (SwinIR, ESRGAN, BSRGAN).• Pipelines DLStreamer avec modèles légers pour l’embarqué.• Dashboards Grafana avec traces MQTT pour l’analyse en temps réel.• Labellisation automatisée via SAM2 dans Label Studio (tracking vidéo et segmentation d’objets surimages).
- ThinkDeep AILead Data Scientist - Projet DeepBrainEDITION DE LOGICIELSjuin 2024 - janvier 2025 (7 mois)Talence, FranceAssistant IA composé de nombreux outils et connecteurs, avec un moteur de recherche Graph RAG• Cas d’usage : Ressources Humaines, Achats, Juridique, Documentation, assistance au code.• Mise en place de tools : comptage de documents, calcul de durées.• Développement de connecteurs : Légifrance, Géorisques.• Améliorations Graph RAG : base graphe sur un jeu de contrats volumineux, reranking, stratégies de requêtes selon les cas d’usage, traces Langfuse (LLM/embeddings/contexte graphe), métriques RAGAS avec observabilité Langfuse, versionning des prompts.• Déploiement de modèles : proxy LiteLLM pour endpoints OVH AI (format OpenAI), déploiement d’un modèle d’embeddings via vLLM sur VPS OVH, proxy de compatibilité API Cohere rerank vers API vLLM pour un reranker auto-hébergé.
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- Machine Learning EngineerOpenClassrooms en partenariat avec CentraleSupélec2025Machine Learning Engineer
Certifications
- Concevez des architectures Big DataCentraleSupélec2025
- Découvrez le cloud avec Amazon Web ServicesOpenClassrooms2025