Description

Vous voulez intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans vos processus métiers ?

Votre prototype de machine learning peine à passer en production ?

Vous souhaitez concevoir et déployer une application complète intégrant l’IA ?

Avec plus de 10 ans d’expériences en IA, Machine Learning (ML) avec Python — dont un doctorat en IA et plus de 5 ans en industrie — j’aide les entreprises à concevoir, déployer et maintenir des systèmes d'IA adaptés à leurs besoins réels.

Mon expertise :

Machine Learning & IA Générative : intégration et optimisation de modèles NLP, LLM, GenAI et automatisation sur-mesure des processus métiers.
Développement Web Full Stack : création d’applications robustes, scalables et modulaires avec Django, React, FastAPI et Tailwind CSS, intégrant harmonieusement l’IA.
MLOps & Industrialisation : mise en œuvre de pipelines ML fiables, scalables et maintenables — incluant feature stores, registres de modèles, orchestrateurs et metadata stores — CI/CD, formation continue des modèles (CT), monitoring et gestion complète du cycle de vie des modèles.

J’interviens sur l’ensemble du cycle de vie des projets IA, de la définition technique à la production, en passant par l’architecture cloud (AWS, DigitalOcean) et, si nécessaire, la coordination d’équipes. J’ai notamment intégré des solutions comme le Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des agents avec LangChain et LangGraph.

Je suis dédié à transformer vos projets IA en leviers concrets de compétitivité, en automatisant vos opérations tout en garantissant scalabilité et maintenabilité.

Pour échanger sur vos besoins et découvrir comment je peux vous accompagner, contactez moi.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Informatique CDC
Ingénieur AI/Machine Learning
septembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)
Bagneux, France
Situation : L’entreprise souhaitait développer un chatbot en interne pour
accompagner et automatiser certaines tâches des métiers.

Tâche : Concevoir, développer et optimiser les fonctionnalités d'un
chatbot.

Actions :
Mise en place d’une fonctionnalité d’extraction de données multi-format (PDF et Docx) avec LangChain.
Développement d'une fonctionnalité de traduction multilingue de documents via Azure.
Amélioration des prompts systèmes des LLMs et de la logique des fonctionnalités existantes pour accroître la pertinence des réponses.
Encadrement de collaborateurs, en assurant leur montée en compétences et la qualité des livrables.
Optimisation des pipelines GitLab CI/CD en appliquant les bonnes pratiques MLOps.
Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.

Résultat : Réduction de 50% des temps d’exécution des pipelines et
augmentation de l’adoption du chatbot par les utilisateurs internes.

Stack : Python, FastAPI, LangChain, LangGraph, Mistral API, OpenAI API, Hugging Face, Asyncio, Microsoft Azure, Docker, Pydantic, Pytest, Git, GitLab
CI/CD, MongoDB, Beanie, JavaScript.
FastAPI Python Microsoft Azure LLM Langchain
Asyora
Développeur Full Stack
août 2023 - juin 2025 (1 an et 10 mois)
Bagneux, France
Situation : Initiative entrepreneuriale pour lancer une solution SaaS visant à réduire le temps passé en réunions traditionnelles.

Tâche : Concevoir une plateforme de réunions asynchrone intégrant les meilleures pratiques pour optimiser la gestion du temps.

Actions :
Développement complet de la solution avec Django (Python), Htmx et Tailwind CSS.
Déploiement et gestion de l’infrastructure sur Amazon Web Service (AWS) et DigitalOcean.
Gestion de base de données PostgreSQL.
Application des bonnes pratiques DevOps tels que CI/CD et des tests (unitaires, d’intégrations et systèmes).
Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.

Résultat : Réduction notable du nombre et de la durée des réunions, avec une amélioration significative de la productivité des utilisateurs.

Stack : Python, Django, Amazon Web Service, Docker, Pytest, Tailwind CSS, Htmx, DigitalOcean, Git, Github Actions CI/CD, PostgreSQL, JavaScript.
Django Python Amazon Web Services DevOps Fullstack
Groupe Rhapsodie
Ingénieur Machine Learning
octobre 2021 - août 2024 (2 ans et 10 mois)
Paris, France
Situation : L’entreprise souhaitait créer un laboratoire d’intelligence artificielle (IA) dédié au développement de solutions spécialisées dans la reconnaissance des émotions à partir du texte (NLP) et de la parole.

Tâche : Concevoir une infrastructure robuste, scalable et alignée avec la vision de l’entreprise, tout en implémentant des modèles de machine learning à l’état de l’art pour des applications spécifiques.

Actions :
Mise en place d’une infrastructure en appliquant les meilleures pratiques MLOps.
Collecte, transformation et annotation de données.
Développement et déploiement de modèles deep learning (PyTorch).
Intégration et adaptation de modèles de langage larges (LLM).
Création de prototypes d’agents intelligents avec LangGraph et LangChain.
Gestion et optimisation des ressources de calcul.
Encadrement de collaborateurs pour assurer la cohérence des développements.
Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.

Résultat : Mise en place d’un laboratoire opérationnel avec workflow MLOps optimisé, permettant le déploiement rapide de produits IA.

Stack : Python, Hugging Face, OpenAI API, LangChain, LangGraph, ZenML, PyTorch, Gradio, MLflow, Qdrant, Git, Github Actions CI/CD, Amazon Web Service (AWS), NumPy, Pandas, Pytest, Seaborn, Asyncio, Docker, Django, FastAPI, Tailwind CSS, Htmx, JavaScript.
intelligence artificielle Python LLM LangGraph MLOps