Description

Specializations

Designing modern, secure RAG architectures (guardrails, rewriting, HyDE, reranking)
Building advanced AI agents (LangChain, LangGraph, function/tool calling)
End-to-end monitoring of these systems (ElasticSearch, LangSmith, DeepEval).

Background

Graduated with a Master’s degree in Data Science (Big Data & AI) from EFREI Paris.

Professional Experience

I have worked with large organizations such as RATP and Crédit Agricole (CASA).

Environments: Data, Machine Learning, Generative AI, AWS
Methodologies: Agile / Sprint-based development
Cloud Certifications: Azure Fundamentals, AWS Cloud Practitioner

Key Missions & Projects

Optimized an existing RAG system, improving performance through chunking strategies, prompt engineering, and query rewriting
Fine-tuned LLMs for a regression task
Implemented LLM compression techniques, including quantization, pruning, and knowledge distillation
Built an automated data-quality monitoring system using Python, ELK, and Airflow
Designed 12 Python optimization rules, reducing Data Science and Deep Learning workflow runtimes by up to 50%. Contribution to the Creedengo-Python GitHub project

Core Skills

LLM/RAG, AI Agents, LangChain, LangGraph, LangSmith, DeepAgents, Hugging Face, Python, PyTest, Scikit-Learn, Airflow, ELK, NextJS, PostgreSQL, DeepEval

✅ Open to opportunities as a Machine Learning Engineer, Data Scientist, or Data & AI Engineer.

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Crédit Agricole SA Data Lab Groupe
Data Scientist/AI engineer
BANQUE & ASSURANCES
mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
Montrouge, France
Développement de 12 règles d'optimisation Python (standards de qualité de code)
Modification de l'orchestrateur RAG pour intégrer un suivi en temps réel de l'impact environnemental
Développement de tests unitaires (pytest) pour valider les fonctionnalités intégrées à l'orchestrateur
Entraînement de modèles de prédiction des coûts IA (XGBoost et finetuned ModernBERT)
Stack : PyTorch AWS Bedrock FastAPI pytest CUDA Poetry/uv
Python Pytorch FastAPI Amazon Web Services Pandas
Kadom SAS - Deviens Superhote
Fullstack developer
AGENCE & SSII
octobre 2024 - novembre 2024 (1 mois)
Rimini, RN, Italy
Développement d'une Progressive Web App (PWA) avec React et le framework Next.js
Mise en place de workflows automatisés avec Make, interagissant avec l'API de l application
Configuration d'une pipeline CI/CD automatisée avec GitHub et Vercel
Stack : Next JS CI/CD TypeScript REST API GitHub Git PostgreSQL
Typescript Next.js Management CI/CD Make.com PostgreSQL
CITiO
Data engineer
TRANSPORTS
novembre 2023 - avril 2024 (5 mois)
Paris, France
Conception et dé ploiement d'un système de suivi de KPI réduisant les incidents de qualité de données grâce à la mise en place d'alertes en temps réel sur les anomalies des pipelines
Modification des pipelines de données pour répondre à l'évolution des besoins clients
Stack : Python Pandas Airflow YAML Django
Python Pandas Définition et suivi des indicateurs (KPI) Pipelines de données et entreposage