Description

𝗦𝗲𝗻𝗶𝗼𝗿 𝗔𝗜 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 avec 10+ ans d’expérience dans la conception et le déploiement de plateformes data-intensive et de solutions IA en environnements critiques.

Expertise en 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 / 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗔𝗣𝗜 / 𝗥𝘂𝘀𝘁, 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 (𝗚𝗖𝗣, 𝗞𝘂𝗯𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁𝗲𝘀) 𝗲𝘁 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 / 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀 avec une spécialisation dans l’industrialisation de solutions d’𝗜𝗔 𝗴é𝗻é𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 (𝗥𝗔𝗚, 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵, 𝗟𝗟𝗠) 𝗲𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻.

Leadership technique confirmé, avec encadrement d’équipes jusqu’à 12 développeurs et pilotage de projets complexes à fort enjeu.

Track record solide sur des projets de grande envergure : migrations massives (+22M lignes , +3,5M contrats) et transformation digitale pour des organisations majeures (CAC40, secteur public).

Compétences clés:

- IA & LLMs : Conception, Intégration, évaluation, automatisation, Finte tunning,

- Langages & Frameworks : 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 (𝗙𝗮𝘀𝘁𝗔𝗣𝗜), 𝗥𝘂𝘀𝘁, 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻, 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵, 𝗟𝗹𝗮𝗺𝗮𝗜𝗻𝗱𝗲𝘅, 𝗛𝗮𝘆𝘀𝘁𝗮𝗰𝗸, 𝗣𝘆𝘁𝗼𝗿𝗰𝗵, 𝗥𝗮𝗴𝗮𝘀, FastMCP

- Data Engineering (Pipelines de données, ingestion, transformation): 𝗣𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀, 𝗣𝗼𝗹𝗮𝗿𝘀, 𝗔𝗶𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄, 𝗚𝗰𝗽 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄

- Cloud & MLOps : 𝗔𝗪𝗦, 𝗚𝗖𝗣, 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿, 𝗞𝘂𝗯𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁𝗲𝘀, 𝗠𝗟𝗳𝗹𝗼𝘄

- Vector DB & Semantic Search : 𝗖𝗵𝗿𝗼𝗺𝗮, 𝗙𝗔𝗜𝗦𝗦

- Architecture : 𝗦𝘆𝘀𝘁è𝗺𝗲𝘀 𝗱𝗶𝘀𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂é𝘀, 𝗔𝗣𝗜𝘀, 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗲𝗿𝘃𝗶𝗰𝗲𝘀, 𝗖𝗹𝗲𝗮𝗻, 𝗛𝗲𝘅𝗮

Disponibilité : Full remote uniquement

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Groupama SA
Senior AI Engineer ( Python | FastAPI | LLM | RAG )
BANQUE & ASSURANCES
août 2025 - Aujourd'hui (10 mois)
Paris, France
Développement d’une plateforme backend de simulation et de calcul intelligent pour l’assurance automobile, conçue pour être extensible vers des usages IA générative et analytiques avancés.
Conception et développement d’APIs FastAPI pour traitements lourds et calculs métiers complexes.
Gestion de volumes massifs de données via Pydantic et traitements asynchrones avec Celery + Redis.
Déploiement de services exploitant des LLM pour analyse métier et génération automatique de synthèses (écarts, anomalies, impacts).
Intégration de LangChain : chaînage de prompts, gestion du contexte métier, structuration JSON.
Mise en place de pipelines RAG : indexation documentaire, vectorisation, recherche sémantique, enrichissement des réponses LLM.
Optimisation de performances : profiling, vectorisation Pandas, réduction des I/O.
Résultats clés :
Traitement efficace de +3,5M contrats sur 12 entités.
Plateforme stable, scalable et prête pour l’IA générative en production.
FastAPI Pandas LLM Python PostgreSQL
Veolia
Lead dev Python | FastAPI | Angular | GCP
ENERGIE
mars 2023 - juin 2025 (2 ans et 3 mois)
Paris, France
Développement d’une plateforme de supervision multi-source sur GCP pour ingestion, traitement et exposition de données à grande échelle.
Modélisation & migration de données : conception de modèles métier avec SQLAlchemy/Alembic (AlloyDB), pipelines de migration entre BigQuery, MongoDB et AlloyDB, services robustes de synchronisation (partitionnement, batching, rollback).
Orchestration & automatisation : workflows métiers avec Airflow (Composer) et Cloud Workflows, déclenchement intelligent via Cloud Scheduler, pipelines nocturnes pour détection de fuites par DMA et secteurs.
API & services métiers : développement d’APIs REST sécurisées avec FastAPI, calcul automatique de KPIs journaliers (consommation, pression, niveau réservoir), émulateur Firestore pour tests locaux.
Architecture & bonnes pratiques : libs standalone pour connecteurs (BigQuery, AlloyDB, MongoDB, InfluxDB), déploiement Dockerisé et IaC avec Terraform, logging structuré et supervision multi-environnement.

Résultats clés :
Synchronisation efficace de 22 millions de lignes dans AlloyDB.
Optimisation significative des performances de calcul.
FastAPI Terraform Docker Google Cloud Platform (GCP) MongoDB
Cour des comptes
TechLead Python | Django | Angular
SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
septembre 2019 - janvier 2023 (3 ans et 4 mois)
Paris, France
Développement d'outils de contrôle pour les juridictions financières dans un environnement critique et régulé.
Développement fonctionnalités clés : habilitations, formulaires dynamiques, cycle de vie des contrôles.
API & Backend : REST pour référentiel et gestion des comptes utilisateurs, génération d’exports Excel avancés (openpyxl).
Orchestration & automatisation : jobs Airflow, authentification OpenID Connect.
Architecture & refactoring : mise en place de la Clean Architecture, audit et refactoring Python/SQL/NgRx.
POC recherche : Elasticsearch vs Postgresql Vector.
Librairies Angular standalone
Design system Angular (Storybook, Material, Ng-Zorro).
Auto-complétion intelligente LDAP/Active Directory.
Notifications/Popin avec NgRx, Jest.
DevOps & industrialisation
Migration Jenkins → GitLab CI, pipeline CI/CD complet (Docker, SonarQube, Nexus, Ansible).
Tests de charge avec Locust, couverture tests backend 0 → 100%, frontend 80%.
Leadership & méthodologie
Référent technique, mentoring, pair programming, code review.
Équipe Agile/Scrum de 12 personnes.
Résultats clés
Stabilisation d’une application critique en environnement régulé.
Optimisation performances : suppression de GraphQL, APIs REST optimisées, cache Redis, réduction des temps de réponse.
Adoption de Clean Architecture, isolation des cas d’usage, introduction des ADR et design patterns (Facade, Singleton, Repository…).
Industrialisation des bonnes pratiques : CI/CD, pre-commit, SonarQube, conventions de code, sécurité.
Mise en place de documentation technique, changelog et processus de release structuré.
Référent technique proactif : alertes risques, challenge fonctionnel, arbitrages backlog et dette technique.
Python/Django Angular/Ngrx PostgreSQL Docker Jenkins