À propos de Gaëtan
Je conçois et déploie des agents IA et serveurs MCP branchés sur vos systèmes.
Ingénieur de recherche Inria avec 7 ans de dev derrière moi : 2 ans de freelance web, 5 ans de recherche appliquée.
Ce que je fais
- Agents IA sur mesure : LangGraph, MCP, RAG, function calling, etc. branchés sur vos CRM/ERP/bases internes, via ChatGPT/Claude ou client custom
- Serveurs MCP : vos outils métier accessibles en langage naturel
- Plateformes LLM : RAG sur données sensibles, fine-tuning, monitoring. On-premise ou cloud privé européen (santé, finance, R&D)
- IA pour la science : Surrogate models, scientific ML, accélération de simulations, séries temporelles
Pourquoi moi
- Je livre du code propre, typé, documenté et testé. Vous repartez avec quelque chose que vous pouvez relire et faire évoluer sans moi
- Forte expérience en traitement de données sensibles, rigueur scientifique
- Veille active : j'utilise au quotidien les outils que je propose
Stack
- Python (expert), C/C++, TypeScript
- LangChain/LangGraph, MCP, deepagents, Claude SDK
- OpenAI/Anthropic/Mistral, vLLM/ollama
- RAG (Pinecone, Qdrant, pgvector), PostgreSQL
- PyTorch, JAX, Hugging Face
- Docker, CI/CD, AWS/GCP/Azure/OVH, HPC (SLURM, OAR)
Collaboration
- Sophia Antipolis
- Sprints courts, démos hebdo, code versionné dès J1, doc + tests inclus
- Premier échange de 30 min gratuit pour cadrer votre besoin
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- InriaIngénieur de RechercheSECTEUR MÉDICALseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Conception et déploiement d'un assistant IA conversationnel destiné aux médecins, dans le cadre d'une étude de recherche clinique. L'agent permet d'interroger en langage naturel un ensemble de données patient hétérogènes (mesures, examens, métadonnées) et de générer des analyses à la demande.Responsabilités :
- Architecture de l'agent : sandbox, raisonnement avancé et outils
- Connexion sécurisée aux données cliniques sensibles
- Conception des outils d'analyse (extraction, agrégation, visualisation) appelables par l'agent (MCP)
- Déploiement en production sur infrastructure, mise à disposition d'une interface web pour les médecins
- Recueil itératif des retours utilisateurs et améliorations continues
Confidentialité RGPD, fiabilité des réponses sur données critiques, ergonomie pour des utilisateurs non-techniques - InriaPhD - Modélisation cardiaque, Simulation numériqueCENTRES DE RECHERCHEjanvier 2020 - mars 2023 (3 ans et 2 mois)Nice, France
PhD Abstract
Heart failure is the final funnel of all cardiac diseases, currently affecting 8% of the general population living in developed countries and is expected to reach 11% by 2030. Despite major improvements provided by optimization of medical therapy and prevention, this disease still has a high mortality rate and represents 1-2% of the total medical expenses. Among the different new treatments that became available in the last years, Cardiac Resynchronization Therapy (CRT) has emerged as a very original technique used to correct mechanical abnormalities in these failed hearts, by direct stimulation of the myocardium in selected locations. This thesis describes the feasibility of a novel approach to use a digital twin in order to predict the response to CRT. The biophysical heart model is personalized from routine patient data using fast artificial intelligence (AI)- based methods, and the output simulation results are compared to clinical data provided by a cardiac devices manufacturer.
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