À propos de Simon
Ingénieur spécialisé en Intelligence Artificielle et Machine Learning, j’ai passé 4 années en tant que consultant en Data Science et IA au sein de Wavestone. Cette expérience m’a permis d’intervenir sur des projets variés, d’apporter une expertise solide en Machine Learning et de développer des compétences avancées en IA générative (RAG, prompt engineering, conception d’agents).
Je possède aujourd’hui une double expertise :
- IA générative : conception de solutions RAG, création d’agents, structuration de prompts complexes
- IA classique (Machine Learning) : modélisation, optimisation, industrialisation
J’ai piloté et réalisé des projets de bout en bout : définition et développement de use cases IA/IA Gen, encadrement d’équipes, gestion de projet, rédaction de documentations techniques et accompagnement des parties prenantes.
Techniquement, je maîtrise Python, les environnements AWS et Azure, ainsi que les bonnes pratiques de développement et d’industrialisation. J’accompagne les organisations dans la conception de solutions IA robustes, utiles et alignées avec leurs enjeux métiers.
Aujourd’hui, je mets mes compétences au service d’entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel de l’IA.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- Wavestone - ENGIEMission Expert IA & Chef de ProjetCONSEIL & AUDITjuin 2024 - janvier 2026 (1 an et 7 mois)Paris, France
Mission : Expert IA & Chef de Projet – ENGIE (1 an et demi)
Au sein du groupe ENGIE en tant qu’expert en Intelligence Artificielle et chef de projet, j’ai accompagné les équipes Tech et Cyber dans la définition, la priorisation et la mise en œuvre de leurs besoins en IA et IA générative.Responsabilités principales :- Collecte et analyse des besoins métiers IA auprès des différentes équipes Tech et Cyber, puis priorisation des demandes en fonction des enjeux, de la faisabilité et de la valeur ajoutée.
- Construction d’une roadmap IA/GenAI alignée avec les objectifs stratégiques du groupe.
- Développement de use cases IA générative (LLM, RAG, agents intelligents) en méthodologie agile, depuis la conception (Python) jusqu’à la mise en production (AWS).
- Pilotage de projet : gestion d’un consultant junior, coordination des parties prenantes, suivi des livrables et reporting.
- Rédaction de documentations techniques IA et élaboration des règles et recommandations officielles sur l’usage de la GenAI au sein d’ENGIE.
- Organisation d'hackathons IA en collaboration avec les cloud providers partenaires du groupe.
Technologies & outils mobilisés : AWS (Lambda, S3, SageMaker, Bedrock, API Gateway), LangChain, Python, Copilot Studio Agent - Wavestone - OESThMission Data Scientist et Data AnalystCONSEIL & AUDITaoût 2023 - novembre 2023 (3 mois)Paris, France
Mission : Data Scientist & Data Analyst – Observatoire national de l’Économie des Stations Thermales
Pour l’Observatoire national de l’Économie des Stations Thermales, j’ai contribué à la valorisation et à l’analyse des données économiques du secteur en développant des outils d’aide à la décision et des modèles d’apprentissage automatique.Responsabilités principales :- Conception et développement d’une interface PowerBI permettant la visualisation, l’exploration et l’analyse des indicateurs économiques des stations thermales.
- Extrapolation des données manquantes à l’aide de modèles de Machine Learning afin d’améliorer la complétude et la fiabilité des analyses statistiques.
Technologies & outils mobilisés : PowerBI, Excel, Python - Wavestone - AXAMission Data ScientistCONSEIL & AUDITavril 2023 - juillet 2023 (3 mois)Paris, France
Mission : Data Scientist – AXA Go
Pour AXA Go dans le cadre de l’enquête interne PULSE, j’ai développé une solution de classification automatique des verbatims afin d’améliorer l’analyse qualitative des retours employés et d’identifier les signaux critiques au sein des différentes unités de la banque.Responsabilités principales :- Analyse et traitement des verbatims issus de l’enquête PULSE, préparation des données textuelles et mise en qualité.
- Développement d’un modèle de classification basé sur XGBoost pour catégoriser automatiquement les verbatims et détecter ceux présentant un caractère potentiellement critique.
- Mise en place d’un pipeline d’analyse permettant de générer des rapports synthétiques pour chaque unité, facilitant la prise de décision et le suivi des tendances internes.
- Collaboration avec les équipes RH et métiers pour affiner les catégories, valider les résultats et garantir la pertinence opérationnelle des analyses.
Technologies & outils mobilisés : Python, XGBoost, PowerPoint
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Formations
- Diplôme d'ingénieurENSIIE2022Spécialisation en Intelligence Artificielle / Machine Learning
- Classe Préparatoire aux Grandes EcolesLycée Montaigne2019CPGE - PCSI & PC