À propos de Sven
Ingénieur en Intelligence Artificielle diplômé de l’IMT Atlantique, j’accompagne les équipes produit, data et tech dans la conception de solutions GenAI robustes : agents LLM, pipelines RAG, assistants métier, génération automatisée de documents, classification NLP, évaluation et observabilité LLMOps.
J’interviens principalement sur des sujets où il faut transformer un besoin métier en application IA concrète : architecture, choix des modèles, orchestration LLM, backend FastAPI, intégration de données, mise en place d’outils, tests, évaluation, monitoring et déploiement.
Mes expériences récentes incluent :
- le développement de pipelines LLM pour la génération de documents médicaux avec LangChain, LangSmith, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker et Kubernetes ;
- la conception d’un agent conversationnel médical avec tools et sourcing de données ;
- le fine-tuning de modèles NLP pour la pseudonymisation de données médicales ;
- la construction de Komainu, une plateforme IA de traçabilité requirements ↔ tests basée sur LangGraph, RAG hybride, agents LLM, FastAPI, Celery, PostgreSQL, Langfuse, MCP, Railway, Vercel et Supabase ;
- le développement d’un projet portfolio avancé, NBA AI Consultant, combinant Mixture of Agents, MCP tools, RAG temporel, observabilité, dashboard d’évaluation coût/latence et déploiement cloud.
Je peux vous aider sur :
- la création ou l’audit de pipelines RAG ;
- la conception d’agents LLM connectés à vos outils internes ;
- l’industrialisation de prototypes LangChain / LangGraph ;
- la mise en place d’évaluation, traces, coûts, latence et monitoring LLMOps ;
- le développement d’APIs IA en FastAPI ;
- la réduction des hallucinations via grounding, citations et tests.
Mon objectif : livrer des systèmes IA utiles, fiables, mesurables et maintenables, adaptés à votre contexte métier.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Arkhn,AI Engineer – NLP & LLM Pipelinesoctobre 2023 - juillet 2025 (1 an et 9 mois)Paris, France
- Conception d'un agent conversationnel médical (génération & sourcing automatisés de dossiers patients).
- Mise en place de pipelines complexes avec LangChain / LangSmith et intégration RAG.
- Développement de pipelines NLP avancés (fine‑tuning BERT, pseudonymisation médicale avec spaCy).
- Déploiement & évaluation de LLM (Azure AI, Google AI).
- Développement backend : FastAPI, scripts de migration, ORM (SQLAlchemy, Postgres, Clickhouse).
- Industrialisation : CI/CD (GitHub Actions), tests unitaires (pytest), conteneurisation (Docker, Kubernetes).
- Arkhn,Stage NLP Data Scientistavril 2023 - octobre 2023 (6 mois)Paris, France
- Développement d'un modèle de pseudonymisation de documents médicaux : pipeline NLP, annotation, entraînement et livraison.
- ReezocarData Analyst/Data Scientistjuillet 2022 - août 2022 (1 mois)Boulogne-Billancourt, France
- Conception de tableaux de bord pour le suivi de performance de lʼéquipe achats.
- Contribution à des projets de data engineering et data science au sein de lʼéquipe Data.
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- Formation d'ingénieur généraliste spécialisé en Data ScienceInstitut Mines-Telecom Atlantique2023Machine Learning appliqué et avancé, Deep Learning, Statistiques pour le Big Data, maîtrise de différents langages de programmation... Autre spécialisation en "Digitalisation, Innovation and Change" : Formation sur la stratégie, la gestion du changement et sur les missions d'accompagnement et de conseil en data.
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