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Matt KibassaMK

Matt Kibassa

AI Engineer | Data Scientist | Backend Developer

650 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Matt

AI Engineer spécialisé GenAI.
Je transforme vos documents et données en fonctionnalités LLM prêtes pour la production avec time-to-value court, qualité mesurée et coûts maîtrisés.

RAG & Search: cadrage, pipelines d’ingestion, schémas d’embeddings, hybrid search (BM25 + vecteur), reranking, réponses citées et contrôle des hallucinations.
LLMOps / Qualité: jeux d’essai, métriques (factualité, précision/recall), traçabilité et observabilité via LangSmith/Langfuse (qualité, latence, coûts), guardrails et charte d’utilisation (rôles/quotas/données autorisées/RGPD).

Déploiement & Ops:
  • Azure: Azure Functions / Container Apps, Azure AI Search, Postgres/pgvector, CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps), gestion des secrets/permissions, observabilité (Application Insights), gouvernance et optimisation coût-perf.
  • Firebase: Auth, Firestore, Storage, Cloud Functions (gen2), Hosting / App Hosting, Analytics / Realtime Analytics / DebugView, règles de sécurité (Security Rules), planification (schedulers), logging/alerting, CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps).
Livrables typiques:
  • POC → MVP “prod-ready” (APIs Python/Node, front React/Streamlit).
  • Indexation Azure AI Search ou Postgres/pgvector, pipelines d’ingestion, réponses citées.
  • Déploiement Azure ou Firebase: Auth (Entra ID ou Firebase Auth), base (Firestore ou Postgres), Storage/Hosting, configuration CI/CD.
  • Observabilité: dashboards logs/metrics/alertes, budgets/quotas.
  • Qualité & conformité: jeux d’évaluation, rapports LangSmith/Langfuse, documentation et transfert.

Stack: Python, LangChain / LangGraph, LangSmith / Langfuse, Postgres/pgvector, Azure, Firebase, React/Node, Streamlit, scikit-learn/PyTorch.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Avanade (ESN)
    Data Engineer/Data Scientist/AI Engineer
    février 2025 - août 2025 (6 mois)
    Paris, France
    • RAG sur données structurées et non structurées dans le domaine de l’urbanisme, avec une UI/UX dédiée pour la gestion du corpus (édition des métadonnées, contrôle qualité des segments/chunks).
    • Solutions GenAI (eau/assainissement): recherche sémantique SharePoint, génération/édition de fiches métiers, classification des risques chantier, assistance au remplissage des formulaires déchets, révision rapports DOCX graphiques.
    • Mise en place d’un modèle de fidélité client, du cadrage au déploiement, avec monitoring des performances et tableaux de bord pour piloter les actions CRM.
    • Maintenance et optimisation de la chaîne ETL Hadoop-SQL Server avec orchestration Control-M, analyse des traitements avec YARN et Zeppelin et fiabilisation des flux à grande échelle.
    • Création d’une plateforme de validation de fichiers CSV (moteur JavaScript ad hoc pour répondre aux besoins métier spécifiques).
    • Livraison continue de solutions fiables et maintenables en Agile/Scrum (CI/CD, tests automatisés, revues de code).
    Langchain Microsoft Azure Cloud Github Actions Azure DevOps RAG
  • Thomson Reuters,
    Software engineer
    janvier 2012 - mars 2018 (6 ans et 2 mois)
    • Application de valorisation de produits financiers (Winform, C#, SQL Server, LINQ) : développement & maintenance, avec un soupçon de TeamCity et PowerShell pour l'intégration continue.
    • Reporting avancé (Crystal Report, XML) : fournir des rapports clairs (et jolis) pour des produits financiers pointus, sans y laisser son latin.

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  • Développeur en intelligence artificielle
    SIMPLON
    Développeur en intelligence artificielle
  • CQP Développeur Nouvelles technologies Niveau II (Master 1)
    IEF2I-Vincennes
    2021
    CQP Développeur Nouvelles technologies Niveau II (Master 1)

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