Description

Data Scientist et AI Engineer passionné, je mets mon expertise avancée en IA générative, MLOps et Data Science au service de vos projets. Fort d'un doctorat et de plusieurs années d'expérience, je vous accompagne pour transformer vos données brutes en solutions intelligentes, robustes et à fort impact commercial.

Vous cherchez à optimiser vos opérations, à réduire vos coûts ou à innover ? Je peux vous aider concrètement. J'ai par exemple développé et déployé des modèles de maintenance prédictive pour anticiper les défaillances de systèmes industriels complexes, et conçu des applications de recrutement RH basées sur des modèles de langage pour rationaliser les processus de sélection.

Mon approche couvre l'intégralité du cycle de vie d'un projet d'IA. Je prends en charge l'implémentation de pipelines de données automatisés (sur AWS ou Dataiku par exemple), le développement et l'optimisation de modèles de Machine Learning (Deep Learning, LLMs, détection d'anomalies), jusqu'à la mise en production via des solutions full-stack (FastAPI, React, Docker).

Ce qui me différencie, c'est ma capacité à gérer des projets complexes de bout en bout, en garantissant des solutions performantes, évolutives et qui génèrent un retour sur investissement mesurable. Confiez-moi vos défis pour construire ensemble des solutions IA sur mesure qui répondent précisément à vos enjeux stratégiques.

Languages

French
Native or bilingual
English
Fluent

Workplace preferences

Can work on-site

Montpellier (up to 50km), Paris (up to 30km)

Flint
Data Scientist AI Engineer
May 2022 - Today (4 years and 1 month)
Montpellier, France
Expert Data Science & Intelligence Artificielle

Spécialiste en data science et applications IA, je développe des solutions innovantes et impactantes grâce à mes compétences techniques avancées.

Projets Marquants

🔧 Studi - Pipeline MLOps pour Scoring de Candidatures
Automatisation complète avec Apache Airflow & Docker, stockage BigQuery et transformation dbt. Modèle prédictif LightGBM intégrant analyse sémantique NLP (Hugging Face) et scoring de mobilité par géocodage pour optimiser le recrutement.

🔧 BloomFlow - API Intelligence Artificielle
Développement d'une API FastAPI connectant les services aux LLM via AWS Bedrock. Traitement intelligent de textes/images avec stockage S3 et conversion JSON-Pydantic pour structurer les réponses des modèles de langage.

🔧 SLB (Schlumberger) - Maintenance Prédictive
2+ ans sur des workflows Dataiku en production. Conception d'algorithmes optimisés et supervision du déploiement dans des environnements industriels complexes.

👥 Flint - Applications RH IA Générative
Solutions Python (FastAPI/React) utilisant LLM pour optimiser le recrutement : identification de candidats idéaux et génération de questions d'entretien personnalisées. RAG, et création d'un agent conversationnel avec Langchain . MCP serveur pour différentes applications

Expertise Technique

Workflows Dataiku et algorithmes avancés
IA générative et modèles de langage (LLM)
Stack technique : Python, FastAPI, React
MLOps et déploiement production
DevOps et data engineering

📈 Passionné par l'innovation IA, toujours prêt à relever de nouveaux défis technologiques.
Python MLOps Google cloud Machine learning LLM
AMAYAS Consulting
Data Scientist
March 2019 - May 2022 (3 years and 2 months)
Île-de-France, France
💼 Missions chez Veolia
Au sein de Veolia, j'ai eu l'opportunité de travailler sur des projets innovants et à fort impact, alliant intelligence artificielle et technologies cloud, notamment :

🔍 Maintenance prédictive

Réalisation d'études statistiques et d'analyses machine learning pour anticiper la maintenance de membranes de nanofiltration et d'osmose inverse.
Applications dans des projets de désalinisation et de filtration aux sulfates.
⚙️ Industrialisation sur AWS

Déploiement de solutions robustes à long terme avec des outils d’intégration et de livraison continues (CI/CD) : AWS Step Functions, AWS Lambda, AWS SageMaker, Glue, DynamoDB, etc.
📈 Prédiction et analyse avancées

Élaboration d’algorithmes de prédiction basés sur le Deep Learning pour estimer la turbidité dans des sites de traitement de l’eau.
Mise en production des workflows de pré-traitement et de prédiction via Amazon AWS.
🎥 Reconnaissance d’images

Développement de modèles de machine learning (Deep Learning) pour analyser les phénomènes de floculation via des images.
💡 Compétences acquises

Expertise en algorithmes d'apprentissage automatique et en Deep Learning.
Maîtrise des workflows MLOps pour l'industrialisation et le déploiement sur le cloud (AWS).
MLOps Machine learning Python Amazon Web Services
DCbrain
Data Scientist
July 2018 - February 2019 (7 months)
Paris, France
💼 Projets avec Daher : Apprentissage Automatique & Optimisation
Dans le cadre de projets avec la société Daher, j’ai exploré et appliqué diverses techniques avancées en machine learning et optimisation pour résoudre des problématiques complexes en logistique, notamment :

🤖 Apprentissage par renforcement

Mise en œuvre d’approches d’apprentissage par renforcement, en collaboration avec OpenAI, pour optimiser des processus logistiques et de gestion des ressources.
🔍 Détection d'anomalies

Application de méthodes avancées pour la détection d'anomalies, cruciales pour améliorer la fiabilité et la performance des systèmes logistiques.
Utilisation de techniques comme One-Class SVM, Isolation Forest, et DBScan pour détecter des comportements atypiques dans des datasets complexes.
📊 Modèles et Algorithmes

Exploration et développement de modèles avec des outils puissants tels que Scikit-Learn (Random Forest, etc.), TensorFlow, Keras pour des tâches variées comme la classification, la prédiction et l'optimisation.
Création de réseaux de neurones génératifs (GAN) et de réseaux de neurones convolutifs 1D (ConvNet 1D) pour traiter des séries temporelles et des données structurées.
📈 Prédiction et prévisions

Application de modèles de prévision comme ARIMA, LSTM, et Prophet pour optimiser les prévisions logistiques et anticiper les besoins en ressources.
💡 Compétences acquises

Expertise dans les algorithmes de détection d'anomalies et les modèles prédictifs avancés.
Forte maîtrise des frameworks de machine learning tels que Scikit-Learn, TensorFlow, et Keras, ainsi que des techniques d’optimisation logistique.
Machine learning Python Apprentissage par renforcement

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Mastère spécialisée, Big data & Machine Learning
Telecom ParisTech
2019
Mastère spécialisée, Big data, machine learning
Ph.D
Université Montpellier 2 - Institut Europeen des Membranes
2004
Ph.D en Physique