Description

Ingénieur en IA et titulaire d'un doctorat en informatique, je possède 8 ans d'expérience dans la conception et le développement de solutions innovantes basées sur l'intelligence artificielle.

Je suis spécialisé dans l'architecture et l'industrialisation de solutions IA, transformant des prototypes complexes en services scalables. J’ai une maîtrise des frameworks de pointe (LangGraph, LangChain, Keras, …) et de l'orchestration de microservices sécurisés. Mon spectre technique couvre des domaines critiques tels que la sécurisation des pipelines RAG, les séries temporelles ou la détection de fraudes, tout en appliquant rigoureusement les principes de génie logiciel pour garantir la qualité et la pérennité du code déployé.

J'accompagne les projets data-driven sur l'intégralité de leur cycle de vie, du besoin métier au déploiement.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Meudon (jusqu’à 50 km)

UXCO
Ingénieur IA
novembre 2025 - décembre 2025 (1 mois)
Responsabilité.
• ● Développement backend python : Conception et développement en Python d'un système intelligent orchestré (via Microsoft Agent Framework), coordonnant un Agent RAG (interrogation de FAQ enrichies via Azure AI Search) et un Agent Text-to-SQL pour démocratiser l'accès aux bases de données relationnelles.
• ● Déploiement : Utilisation d'Azure AI Foundry pour le cycle de vie des modèles et déploiement de la solution conteneurisée sur Azure Container Apps, assurant une architecture micro-services scalable et découplée.
• ● Développement Backend : Développement et exposition des APIs pour l'intégration des agents dans l'écosystème applicatif existant.
Python Microsoft Azure Agents IA FastAPI Docker
AXA
Ingénieur IA.
janvier 2025 - octobre 2025 (10 mois)
Dans le cadre du projet AI Trust, l'objectif était d'industrialiser et de sécuriser le déploiement des solutions d'IA Générative (RAG) en production. La mission visait à transformer des initiatives exploratoires en services robustes, conformes aux exigences de sécurité de l'entreprise, en intégrant des mécanismes de contrôle automatisés.

Responsabilité.
• ● Architecture de Sécurité (Guardrails) : Conception et implémentation d'une couche de validation avancée pour les pipelines RAG. Développement de validateurs pour neutraliser les risques de Prompt Injection, filtrer les données sensibles (PII) et détecter les hallucinations dans les réponses générées par le LLM.
• ● Industrialisation Cloud & Serverless : Intégration et orchestration des modules de validation au sein d'Azure Functions, garantissant une architecture découplée, scalable et facilement intégrable dans les chaînes de traitement existantes.
• ● Mise en place du monitoring : Implémentation d'une stack d'observabilité complète via Azure Monitor et OpenTelemetry. Configuration de la remontée de logs et de métriques personnalisées pour monitorer en temps réel la latence, les coûts et la qualité des réponses.
• ● Automatisation et test : Développement de scripts et d'une Web App pour l'évaluation automatisée de la performance des modèles, permettant une amélioration continue (Fine-tuning des prompts et des paramètres) basée sur des métriques objectives.
Microsoft Azure Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) Guardrails Azure Functions
Enedis
Dev Python / Ingénieur IA.
juin 2024 - octobre 2024 (4 mois)
• ● Collecte des données et Labélisation
• ● Développement d'une solution OCR pour l'extraction du texte dans des documents
• ● Conception et développement d'un modèle pour les detection des entités nommées (NER)
• ● Déploiement de la solution de machine learning en utilisant streamlit
Python Docker Machine learning