À propos de Mously Dior
- Compréhension rapide des enjeux métiers (tous secteurs confondus)
- Rigueur scientifique, connaissance approfondie du machine learning
- Force de proposition sur les choix techniques, méthodologiques et d’architecture
- Communication claire, même avec des équipes non techniques
- Livrables bien documentés, testés, et directement intégrables
- Capacité à travailler en autonomie, tout en assurant un suivi régulier et structuré
- Collaboration dans une ambiance à la fois professionnelle et humaine
- Aide à la définition de projets de machine learning, deep learning, IA et cadrage technique
- Extraction et transformation des données
- Création de rapports avancés et suivi des KPIs
- Optimisation des processus décisionnels grâce aux data insights
- Modélisation IA (Machine Learning, Deep Learning) : conception et entraînement de modèles prédictifs et exploratoires (ex : régression, classification, clustering); traitement de texte (NLP), d’image (vision par ordinateur) et de séries temporelles
- Conception et intégration de méthodes d'interprétabilité adaptées aux enjeux métiers
- Livraison de scripts Python packagés ou notebooks reproductibles
- Déploiement de modèles via API (Streamlit, FastAPI, Flask)
- Création de dashboards interactifs avec Tableau, Power BI
- Audit et amélioration de modèles ou pipelines existants
- Formation, coaching ou vulgarisation pour équipes non techniques
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Expériences
- KPAMExpert IA / NLP / PythonAGENCE & SSIIseptembre 2025 - septembre 2025Amélioration du pipeline existant de thématisation de verbatims à l'aide de LLMs.
- Proposition d'une méthode type RAG pour la thématisation
- Débogage du pipeline de fine-tuning de LLMs pour la thématisation
- Amélioration de la correction orthographique par LLM
- Banook GroupLLM Engineer / Retrieval-Augmented Generation (RAG) /NLPINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEmai 2025 - septembre 2025 (4 mois)Mission de conception et mise en œuvre d’un outil d’assistance automatisée à la réponse à des RFPs (Requests for Proposals), basé sur des modèles de langage de grande taille (LLM).
- Développement d’un script Python exploitant un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisé
- Appels à l’API LM Studio pour interagir avec un modèle LLM en local (confidentialité).
- Implémentation d’un système de chunking intelligent, vectorisation via embeddings, indexation locale, et récupération de contextes pertinents.
- Optimisation des prompts pour structurer les réponses (exactitude, transparence, citation des sources, etc.).
- Tests de robustesse sur des RFPs réelles, incluant des cas multi-documentaires, questions techniques à ambiguïté, ou sujets réglementaires sensibles.
- Génération de logs détaillés et indicateurs de performance (précision, taux de couverture des questions, cohérence des sources).
- Banook GroupExpert en Intelligence Artificielle / Stratégie d'innovationINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEoctobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 8 mois)Mission de Chargé Innovation au cours de laquelle je définis et pilote la stratégie d’innovation technologique de l’entreprise, avec un focus particulier sur les solutions d’intelligence artificielle appliquées à la santé et l’amélioration continue des services.Missions stratégiques et pilotage R&D
- Co-construction de la stratégie R&D de l'entreprise en lien avec la direction générale et les attentes du marché.
- Réalisation d’une veille scientifique et technologique continue, afin d’anticiper les évolutions du secteur (IA, biomarqueurs numériques, réglementation santé, etc.)
- Définition des orientations prioritaires d’innovation.
- Transformation des besoins clients en projets concrets via une interface étroite avec les équipes marketing, commerciales et opérationnelles.
- Identification, négociation et animation de partenariats stratégiques : laboratoires de recherche, universités, start-ups, industriels santé & tech.
- Accompagnement juridique et stratégique dans la protection des innovations (stratégie brevets, contrats de propriété intellectuelle).
Gestion opérationnelle des projets R&D et diffusion de l’expertise- Lancement, structuration et supervision des projets de recherche internes et collaboratifs : cadrage scientifique, faisabilité, rentabilité.
- Pilotage transversal des équipes pluridisciplinaires.
- Réalisation ou encadrement de prototypage de solutions IA.
- Mise en place d’un circuit de validation technologique (conception, modélisation, validation clinique, préparation à l’industrialisation).
- Conseil et accompagnement en IA auprès des collaborateurs internes (équipes produits, médicales, commerciales) et des clients dans la compréhension, l’implémentation ou l’évaluation des solutions IA.
- Animation de conférences, ateliers et formations en interne et en externe sur les enjeux de l'IA.
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Formations
- Doctorat (CIFRE)Inserm - Université de Lorraine2024IA appliquée à l'analyse de l'ECG
- Master Mathématiques appliquées à la science des donnéesInstitut Élie Cartan - Université de Lorraine2021