Description

Un projet en tête ? Une idée à concrétiser ? Discutons-en !

Je vous propose un premier appel gratuit pour évaluer ensemble la faisabilité de votre projet et définir clairement vos besoins.

Quelques mots sur me concernant :

Je m'appelle Maxence, je suis AI & ML Engineer avec plus de 10 ans d'expérience.

J’ai conçu et déployé de nombreux produits data et web à fort impact, aussi bien en startup qu’en grande entreprise.

Notamment chez Levi's, où j’ai dirigé une équipe de 30+ ingénieurs sur des projets générant plus de 10M$ d’upsell par an.

J’accompagne aujourd’hui des entreprises et startups dans la création de solutions sur mesure :

- IA: Agents, Systèmes RAG, Moteurs de recommandations, Automatisation de workflows, Recherche vectorielle

- Web: Sites web (Wordpress, Framer, Shopify) et plateformes SaaS

Je maîtrise l’ensemble du cycle produit, de l’idée au déploiement, avec un fort focus sur :

- l’impact business

- la scalabilité

- la qualité technique

N'hésitez pas à me contacter, je serai ravi d'en discuter avec vous !

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Showcase Books
CTO
EDITION
septembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 9 mois)
Paris, France
Développement d’un système de recommandation de livres basé sur des vecteurs, utilisant des embeddings et une base de données vectorielle. Déployé pour un grand éditeur français, ce système alimente un site en production ayant généré plusieurs dizaines de milliers de visites depuis son lancement, renforçant l’engagement des lecteurs et facilitant la découverte de nouveaux ouvrages.
Conception d’agents IA pour automatiser des workflows métiers critiques (planification de contenu, communication client, reporting), permettant une réduction de 30 % des tâches manuelles et des coûts opérationnels.
Création d’une plateforme SaaS (Node.js, React) destinée aux éditeurs pour lancer des campagnes de marketing d’influence. La solution a permis l’onboarding de dizaines de créateurs et d’éditeurs, optimisant le ROI de leurs campagnes.
Implémentation d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour centraliser la documentation et les connaissances internes, permettant à l’équipe d’accéder instantanément aux procédures, données clients et contenus. Résultat : un gain significatif en temps d’intégration et en efficacité du support.
Développement d’un moteur de recherche sémantique sur des catalogues d’éditeurs à grande échelle, reposant sur une base vectorielle, offrant une recherche en temps réel fondée sur la signification. Cela a considérablement amélioré la pertinence des résultats et l’expérience utilisateur, côté éditeur comme lecteur.
Conception et déploiement de boutiques Shopify sur mesure pour des marques et influenceurs, avec une forte personnalisation de l’expérience utilisateur.
Vector database React n8n Langchain
Levi Strauss & Co.
Global Data Science Manager
MODE & COSMÉTIQUES
juillet 2020 - septembre 2023 (3 ans et 2 mois)
Paris, France
Développement et déploiement de modèles d’IA pour l’optimisation des prix et des promotions à l’échelle mondiale. Ces modèles analysaient les ventes, les stocks, la saisonnalité et le comportement des consommateurs afin de recommander les niveaux de remise et les timings optimaux. Résultat : plus de 10 millions de dollars de profit additionnel annuel, avec une amélioration significative des marges et des taux d’écoulement par région.
Pilotage d’une équipe data science distribuée à l’international, composée de plus de 30 ingénieurs et analystes. Responsable de la livraison end-to-end de produits machine learning, depuis la phase de recherche jusqu’à la mise en production. Supervision de la planification agile, des revues d’architecture, de la gouvernance des modèles et de l’alignement avec les parties prenantes à l’échelle mondiale.
Conception et industrialisation de modèles de prévision de la demande, combinant séries temporelles, signaux externes et données de stock. Ces prévisions ont soutenu la planification stratégique, l’optimisation de l’assortiment et les décisions logistiques à grande échelle.
Mise en place de pratiques MLOps standardisées et de pipelines de monitoring de la performance des modèles, assurant des déploiements fiables, reproductibles et évolutifs pour l’ensemble des systèmes prédictifs.
Collaboration étroite avec les équipes métier (merchandising, planification, pricing, finance) pour garantir l’adoption et la création de valeur mesurable des outils data-driven. Cette intégration a permis de transformer les insights IA en stratégies concrètes à travers plusieurs départements.
Formation et mentorat de data scientists juniors, favorisant le partage de connaissances et la montée en compétences au sein de l’équipe globale. Participation active au recrutement et à l’onboarding pour accompagner la montée en charge de l’organisation.
Machine learning intelligence artificielle Python Management d'équipe
Publicis Sapient
Lead Data Scientist
CONSEIL & AUDIT
mai 2017 - juillet 2020 (3 ans et 2 mois)
Paris Metropolitan Area, France
Conception d’un système de recommandation personnalisé pour une grande plateforme e-commerce française, basé sur une approche hybride combinant la décomposition en valeurs singulières (SVD), les règles d’association (Arules), le filtrage collaboratif implicite et les bandits manchots contextuels. Résultat : amélioration significative de la découverte produit et des taux de conversion grâce à des recommandations sur mesure.
Développement d’un proof of concept en NLP pour la synthèse automatique de texte, utilisant TensorFlow, des embeddings word2vec et des architectures seq2seq, démontrant le potentiel du deep learning pour l’automatisation de contenu.
Création d’un modèle de détection de spam sur des données Twitter via un classifieur Naive Bayes multinomial, permettant de filtrer les contenus non pertinents en temps réel et d’améliorer les pipelines d’analyse de sentiments.
Optimisation d’un algorithme LDA (Latent Dirichlet Allocation) pour l’extraction de sujets clés à grande échelle à partir de données issues des réseaux sociaux, fournissant des insights exploitables sur le ressenti client et la perception des marques.
Réalisation d’une analyse de cross-visitation pour mesurer le chevauchement d’audience et la concurrence entre marques retail. Utilisation d’AWS, Hive et Spark pour traiter de vastes volumes de données de navigation, fournissant aux clients des insights stratégiques pour le positionnement et le ciblage.
Direction d’un projet d’analyse en vision par ordinateur visant à extraire des insights à partir d’images issues des réseaux sociaux, en identifiant des tendances et des motifs dans les contenus générés par les utilisateurs pour guider les décisions marketing et produit.
Conception de visualisations de données interactives à l’aide de Tableau, Pyplot et D3.js, afin de rendre les résultats de modèles plus accessibles et d’aider les parties prenantes à détecter des tendances cachées dans les données.
Recommender Systems NLP Tableau software Dashboard Data Engineering