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- BesignalAI engineerSOFTWARE PUBLISHINGSeptember 2025 - Today (10 months)Paris, France
- Conception et développement d'une architecture agentic AI complète en production.
- Spécialisé en tool calling, LLMOps et intégration de Large Language Models aux systèmes métier clients.
- Construction de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour connecter les LLMs aux API, bases de données et outils internes.
- Mise en place d'un pipeline RAG Python multi-sources avec embeddings (Weaviate).
- Orchestration multi-agents pour l'automatisation de workflows complexes : extraction, synthèse, validation.
- Fine-tuning de modèles pour des cas d'usage métier spécifiques.
- Déploiement conteneurisé avec monitoring, caching et gestion des coûts d'inférence.
- CdiscountMachine Learning EngineerE-COMMERCEAugust 2023 - August 2025 (1 year and 11 months)Bordeaux, FranceContexte : Mise en production de modèles ML pour optimiser la performance publicitaire.Missions :
- Mise en production et industrialisation de modèles de machine learning sur les plateformes e-commerce du groupe
- Construction de pipelines MLOps complets : tracking d'expériences (MLflow), CI/CD ML automatisé (GitLab CI), déploiement conteneurisé (Docker/Kubernetes), monitoring des performances avec Prometheus et Grafana
- Optimisation des coûts d'inférence et des latences API. Collaboration avec les data scientists pour industrialiser les modèles de recommandation et de pricing
- Gestion de la dérive des modèles en production (data drift, concept drift) avec alerting automatisé
Stack : Python, MLflow, Docker, Kubernetes, Git, FastAPI, Prometheus, PostgreSQL, Luigi - QuantsUnitedMachine Learning EngineerBANKING AND INSURANCENovember 2021 - July 2023 (1 year and 8 months)Bidart, France
- Développement de solutions de traitement automatique du langage naturel pour l'analyse de documents financiers et juridiques
- Conception d'un pipeline de NLP summarization de documents longs avec contrôle de qualité
- Fine-tuning de modèles transformers (BERT, RoBERTa, LLMs) via PyTorch et Hugging Face pour la classification, l'extraction et le topic modeling
- Mise en place de pipelines d'annotation, d'entraînement et d'évaluation. Industrialisation des modèles via des API REST déployées sur infrastructure cloud
- Mise en place d'une architecture RAG Python pour la recherche sémantique dans des bases documentaires
Stack : Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, FastAPI, Docker, LLM
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- Mastère spécialisé, Data scienceENSAE Paris2021Mastère spécialisé, Data science
- Master, Mathématiques appliquéesUniversité Paris Dauphine2019Master, Mathématiques appliquées