Description

Data Scientist & AI Engineer spécialisé dans la conception et le déploiement de systèmes d'IA générative en production : agents LLM, pipelines RAG, fine-tuning de modèles, et applications NLP métier. Je vous aide à transformer vos cas d'usage en solutions concrètes, robustes et mesurables pas en prototypes qui restent dans un notebook.

Ce que je peux vous apporter concrètement :

Conception et déploiement d'agents IA pour automatiser vos workflows (support client, CRM, traitement documentaire) avec accès contrôlé à vos bases de données.
Construction de pipelines RAG sur vos documents, tickets ou bases de connaissances, avec recherche sémantique (Qdrant, FAISS, Pinecone).
Fine-tuning et évaluation de LLMs (Llama, Mistral, Command R, OpenAI/Anthropic) adaptés à votre domaine, avec benchmarking rigoureux.
Intégration API, déploiement Docker, mise en production sur cloud (AWS, Azure) ou HPC.

Ce qui me différencie : Une double culture recherche et production, nourrie par un parcours international. Diplômé d'un Master en Statistiques, Data Science & Mathématiques Appliquées (Université Lyon 1), j'ai travaillé sur la génération de rapports médicaux par IA à Genève (Campus Biotech), puis sur des systèmes d'agents IA en production. Franco-grec, ayant étudié en France et travaillé en Suisse, je m'intègre naturellement dans des équipes multiculturelles. Je sais autant écrire du code robuste que challenger les choix techniques à partir de fondations statistiques solides.

Types de projets :

Agents IA et automatisation de processus métier
Chatbots et assistants internes (RAG sur documentation, FAQ, etc.)
POCs IA générative, validation de faisabilité, audit technique
Fine-tuning sur données spécialisées
NLP appliqué (classification, extraction d'entités, résumé)

Multilingue (FR/EN/EL/ES), je travaille en remote ou sur site, en mission courte (POC) comme en accompagnement long.

Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
Greek
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Spanish
Conversational

Workplace preferences

Can work on-site

Lyon (up to 50km)

Elit-Technologies
Data Scientist / AI Engineer
TELECOMMUNICATIONS
September 2025 - Today (9 months)
Lyon, France
Chez Elit-Technologies, j'interviens sur la conception et le déploiement de solutions d'IA générative en production, avec pour objectif d'automatiser les processus à forte charge opérationnelle (CRM, support client, gestion des abonnements) et d'accélérer la prise de décision.

Conception et déploiement d'un système d'agents IA automatisant les workflows CRM et le support client, avec une réduction significative des temps de réponse aux tickets.
Construction d'un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec Qdrant pour la recherche sémantique sur la documentation interne et l'historique des tickets.
Développement d'outils personnalisés permettant à l'agent d'exécuter des requêtes SQL sur la base de données de production et d'appliquer des filtres avancés sur le vector store.
Automatisation du triage des tickets, du suivi de leur statut et de la gestion du cycle de vie des abonnements (EoS/EoL).
Stack technique : LangChain, LLMs, Qdrant, SQL, Python architecture production-ready et scalable.
intelligence artificielle Agentic AI Python Docker Microsoft Azure
Campus Biotech,
Data Scientist Intern
MEDICAL
April 2024 - October 2024 (6 months)
Geneva, Switzerland
Stage de recherche réalisé au sein du groupe Data Science for Digital Health (DS4DH) de l'Université de Genève, dirigé par le Prof. Douglas Teodoro. Mes travaux ont porté sur l'évaluation de l'IA générative pour l'automatisation de la rédaction de rapports médicaux, dans l'objectif de réduire la charge administrative des médecins.
Conception d'un pipeline NLP end-to-end générant des rapports cliniques synthétiques via prompt engineering sur Llama, Mistral et Command R.
Fine-tuning et déploiement de LLMs sur infrastructure HPC à l'aide d'Apptainer et Docker.
Fine-tuning d'un classifieur Longformer capable de distinguer les rapports générés par IA des rapports rédigés par des experts médicaux.
Évaluation rigoureuse des sorties avec des métriques NLP (F1, BERTScore, accuracy, métriques de chevauchement).
Résultats ayant contribué à une soumission à EMNLP 2025.

Stack technique : Python, Hugging Face Transformers, PyTorch, Apptainer, Docker, infrastructure HPC.
LLM Fine-tuning IA générative Docker Classification Benchmarking