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Jules DecaesteckerJD

Jules Decaestecker

AI Engineer | Spécialiste GenAI (LLM & RAG), Visio

550 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jules

Diplômé du Master MVA (ENS Paris-Saclay) et d'IMT Atlantique, j'accompagne les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle de pointe.
Mon expertise se décline sur trois piliers majeurs :

🚀 IA Générative & LLM :
Conception de systèmes agentiques complexes et pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation). J'automatise des processus métiers critiques (banque, assurance) en garantissant la fiabilité des données et la gouvernance (Human-in-the-loop). Expertise en Fine-tuning (LoRA, PEFT) et optimisation d'inférence.

👁️ Computer Vision & Recherche :
Spécialiste des architectures émergentes (Mamba, Transformers) pour la segmentation et la classification. Auteur de publications scientifiques (CVPR, EUSIPCO), je transforme l'état de l'art en solutions industrielles performantes, notamment pour les systèmes embarqués (NVIDIA Orin).

⚙️ Engineering & Scale :
Maîtrise de l'entraînement distribué (FSDP, Tensor Parallelism) et du déploiement (API, Docker, Monitoring). Je ne me contente pas de créer des modèles, je construis des infrastructures robustes capables de supporter des modèles à plusieurs milliards de paramètres.

Pourquoi travailler avec moi ?
Double culture : Rigueur académique (MVA) et pragmatisme ingénieur (IMT).
Vision Produit : Ex-entrepreneur, je comprends vos enjeux business et le ROI de vos projets IA.
Stack Moderne : PyTorch, LangChain, FastAPI, Docker, CUDA.
Disponible pour des missions stratégiques d'expertise, de R&D ou d'accélération de produits IA.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Thales
    AI Research Intern
    avril 2025 - septembre 2025 (5 mois)
    • Implémentation de modèles Mamba pour la segmentation sémantique.
    • Optimisation TensorRT pour l'inférence sur systèmes embarqués (NVIDIA Orin).
    • Étude comparative SOTA vs Transformers (ViT).
    Deep Learning Computer Vision Pytorch Python
  • Polynom
    Data Scientist LLM
    avril 2024 - septembre 2024 (5 mois)
    • Fine-tuning de LLMs (Hugging Face, LoRA) et optimisation de pipelines RAG (Retriever-Ranker).
    • Évaluation end-to-end de la performance des modèles en production.
    Docker Python Machine learning LLM RAG

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