À propos de Bruno
Bonjour,
Chef de projet et architecte technique, avec trente ans d'expérience comme consultant, chef de projet, formateur.
Depuis 2016 sur des problématiques Data , Data centric , No-Sql, Big Data , Small Data, EDA, Machine Learning, Deep Learning, IA Generative (2023).
En 2021/2023 Focus sur les Data Catalog : Data Galaxy, Open Meta Data
En 2023, 2024, 2025 sur IA Générative et Chat GPT cf
Expertises en middleware, Java J2EE, web sémantique. UML. Calculs distribués : Hadoop / Pig, Hive, Spark. NoSQL : MongoDB (3 certificats Mooc Mongo) , Cassandra. Statistical Learning.
Dans différents secteurs : services, industrie, éditeurs de logiciel, SSII, secteur public.
Participation à ICML 2015 début juillet à Lille, à NIPS 2015 et 2018 Montréal
(International Conference on Marchine Learning), Varsovie Summer school on DL
Réussite au Mooc BerkeleyX sur Spark (juin-juillet 2015)
A ICCV 2023 à Paris. Sur la Computer Vision et les Modeles multi-mode.
Bien Cordialement
Bruno
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Boulogne-Billancourt (jusqu’à 10 km), Nantes (jusqu’à 10 km), Vannes (jusqu’à 10 km)
Expériences
- META-AIConsultant DataBANQUE & ASSURANCESavril 2025 - Aujourd'hui (1 an et 2 mois)Mission d'optimisation et refonte des data pipelines. Domaine de l'énergie.Base PostgresSQL, systeme windows.POC Open Meta Data , Vanna.ai , QDrant , ollamaPour une banque d'investissement , RAG Expert, Langchain , Langgraph, Langfuse, PgVector
- CRIGEN (Engie)Secteur Energie R&Djuillet 2022 - août 2023 (1 an et 1 mois)• Rôle : Data Engineer, Data Quality Missions : Ingestion de données tabulaires et textuelles. Data Quality.Environnement technique : Clusters kubernetes, Kubeflow , Data Catalog (Datahub, OpenMetaData), Notebooks jupyter, PySpark, Dataiku-DSS, dvc. Collibra, Data Galaxy.
- LE POINTData Engineerjanvier 2022 - mars 2022 (2 mois)Missions : Audit data de la direction du Numérique (Marketing Digital), Data Gouvernance, Data Quality.Environnement technique : Alteryx, Tableau, Dremio, Hadoop HDP sur cloud GCP. procédures stockées Maria-DB.
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