À propos de David
Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle et en traitement automatique du langage, je développe des solutions d’IA générative. Mon expertise couvre la conception de systèmes de NLP industriels, l’optimisation de la recherche d’information et le déploiement d’applications d’IA à grande échelle. Passionné par l’état de l’art en IA, je combine recherche scientifique et mise en production de solutions intelligentes.
Ma démarche repose sur une méthodologie itérative, favorisant le passage rapide du POC à la production en respectant les meilleurs standards de qualité logicielle et d’ingénierie des systèmes d’IA.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- DoctrineMachine learning engineerjanvier 2022 - février 2026 (4 ans et 1 mois)Paris, France- Led the design and deployment of a production-grade legal AI assistant leveraging RAG pipelines and agentic architectures (OpenAI, Gemini, Mistral), improving access to legal information at scale- Built multi-stage retrieval systems combining key-word and vector search with Elasticsearch, with re-ranking pipelines to optimize relevance and latency- Designed and optimized RAG architectures (chunking strategies, embeddings, retrieval orchestration, source attribution) for high-precision legal use cases- Implemented evaluation and benchmarking frameworks for LLM systems (retrieval quality, answer accuracy, latency), driving iterative product improvements- Led A/B testing and experimentation on systems relevance- Deployed and scaled models in production with robust MLOps pipelines (MLflow, Vertex AI, SageMaker, DVC), ensuring monitoring, reliability and observability- Trained and fine-tuned NLP models (BERT, HuggingFace) for legal tasks, including knowledge graph construction and domain adaptation- Contributed to technical strategy and AI watch, including LLM optimization techniques (fine-tuning, distillation, RLHF) and emerging frameworks (vLLM, DSPy, langgraph, literalAI)
- OCTO TECHNOLOGYData engineerseptembre 2020 - décembre 2021 (1 an et 3 mois)Paris, FranceClient : Total energyMission : Hydrogen network management webapp- Real-time network status monitoring (Flask, Docker, Sendgrid). Network state prediction.- Data streaming pipeline (Azure Cloud Event Hub, Spark Databricks). Physical network modeling.Mission : Energy consumption prediction for refineries- Data ingestion pipeline (PostgreSQL).- Backend development- Energy consumption prediction, timeseries forecasting (Pandas, Scikit-Learn)
- OCTO TECHNOLOGYML engineermai 2020 - août 2020 (3 mois)Paris, FranceClient : AirbusMission : Defect detection on the production line using computer vision- Webapp development (Vue.js, MongoDB, Docker, FastAPI).- Deep learning model training (Tensorflow, YOLOv3).- Deployment on embedded systems (Microsoft IoT edge).
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