À propos de Guillaume
Bonjour 👋
Je suis Machine Learning Engineer et développeur fullstack depuis plus de 10 ans.
Je suis en mesure d'adresser vos projets de data science, de développement d'applications web et de scrapping sur l'ensemble de leur cycle de vie :
- Développement et implémentation des algorithmes de machine-learning et mise en place d'agents IA. 🧠
- Implémentation et utilisation de modèles LLM / Agents IA (si nécessaire sur un serveur en propre)
- Développement d'applications web (front et back) 🖥️
- Déploiement sur serveur et mise en production 🚀
- Webscrapping 🕸️
Je possède un agrément CIR 📑
Je suis préalablement passé par l'Ecole Centrale Paris où je me suis spécialisé en tant que Data Scientist.
Technologies et frameworks principalement utilisés :
- Data science et machine learning : Python / LLM / GPT / Scikit-learn / Numpy / Scipy / Pandas / Plotly
- Outils et frameworks web préférés : Django / Django Rest API / Vue / Nginx / Uwsgi / Nuxt.js
- Scrapping : Python, Requests, Selenium, BeautifulSoup
En parallèle, je suis également Mentor sur le parcours Data Scientist sur OpenClassrooms et accompagne régulièrement des étudiants tout au long de leur formation.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Saint-GobainData Scientist / Fullstack developerINGÉNIERIE MÉCANIQUEnovembre 2021 - décembre 2025 (4 ans et 1 mois)Paris, FranceDéveloppement de nouvelles fonctionnalités relatives au coatifier sur une application web :- Prédiction du spectre lumineux traversant une vitre à partir des caractéristiques de la plaque de verre ;- Intégration de modèles d'IA au sein de l'application webEnvironnement : Python, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Scipy, Django Rest API et Vue.js
- EngieMachine Learning EngineerENERGIEjanvier 2023 - décembre 2023 (11 mois)Paris, France- Développement d’algorithmes de traitement automatique des appels d’offres utilisant des LLM (extraction d’informations clés à partir de RAG, consolidation, écriture automatique de paragraphes de réponses, génération automatique de synthèse) ;- Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle liés au secteur de l'énergie (comparaison d'efficacité énergétique, classification de commandes ...)
- Acceo Group
Sur Malt
Extraction de données de documents de copropriété - LLMBTP & CONSTRUCTIONjuillet 2025 - août 2025 (1 mois)- Utilisation de LLM pour extraire des données structurées de documents de copropriété (règlement de coproriété, diagnostics techniques, liste des occupants, etc.)- Parsing des documents de multiple sortes (image, scan, tableaux tournés, etc.). Prétraitement puis utilisation si besoin d'un LLM pour récupérer le contenu des documents- Extraction des informations en utilisant un LLM (Gemini et framework google-adk)- Restitution via une application web (flask), gestion des feedbacks utilisateurs, statistiques, extraction des données.
Avis
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Formations
- Classes préparatoires PSI/PSI* Math Sup Math spéBlaise Pascal, Orsay2013Classes préparatoires aux grandes écoles d'ingénieur
- Diplôme d'ingénieurCentrale Paris2016Intelligence artificielle, Data science, Machine learning, Informatique, Mathématiques probabilistes et statistiques avancées, Deep learning.