Description

6 ans d'expérience en data science et 2 ans en gestion de bases de données. J'accompagne les entreprises dans la mise en place de solutions data. Mes expertises couvrent plusieurs dimensions du cycle de vie data (découvrez mon portfolio en vidéo) :

Veille en IA et recherche : revue de littérature et d'articles de recherche pour identifier les approches existantes en IA liées à votre problématique.

Collecte et intégration des données : données multi-sources, étude de faisabilité, structuration.

Construction de data pipelines performants : ETL/ELT, bases de données NoSQL, optimisation pour la scalabilité horizontale (MongoDB, ElasticSearch, Spark).

Développement de modèles prédictifs : détection d’anomalies, analyse sémantique, classification, etc.

Industrialisation & MLOps : GitHub Actions, Jenkins, automatisation avec Airflow, déploiement avec Docker, intégration Cloud.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 10 km)

Projet personnel
Article de recherche (auteur unique moi) sur l’architecture des grands modèles de langage.
CENTRES DE RECHERCHE
octobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)
Paris, France
Article de recherche (auteur unique) sur l’architecture des grands modèles de
langage. Soumis à Journal of Machine Learning (Springer) le 11.12.2025.
Fine-tuning Glue Hugging Face Transformers LLM
Projet personnel
LLM Agent–Driven ncRNA Design via Intrinsic Features and Structure-Guided Feedback
SECTEUR MÉDICAL
mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
Paris, France
Info: Développement de deux pipelines basés sur des agents LLM pour la génération de séquences d’ARN non codants, guidés par des requêtes humaines. Chaque pipeline intègre des caractéristiques structurales de l’ARN, un modèle de diffusion, ainsi qu’un accès en temps réel à des sources en ligne, afin de favoriser une prise de décision éclairée. Ce prototype est conçu pour générer des séquences d’ARN, aussi bien de novo qu’à partir d’une séquence modèle, offrant ainsi une flexibilité adaptée aux approches exploratoires
LLM RAG Agent IA diffusion
Self
Test: Reconstruction 3D des dents à partir de cinq photographies intra-orales.
SECTEUR MÉDICAL
janvier 2025 - février 2025 (1 mois)
Paris, France
Implémentation du framework TeethDreamer (en local et sur AWS pour l’exploration d’applications en pratique médicale. Adaptation du modèle et réexécution des expériences afin d’évaluer l’impact des ajustements sur les performances.
Cloud AWS Nerf Ubuntu