About Matthieu
Ingénieur DevOps passionné par l'Intelligence Artificielle
Curieux et motivé par l’innovation, je me spécialise dans la mise en place et l’automatisation d’environnements DevOps (Kubernetes, Jenkins, GitLab CI), tout en explorant les opportunités offertes par l’intelligence artificielle. Grâce à mon expérience en développement Java/Python, j’ai souvent occupé le rôle de référent technique pour garantir des déploiements fiables et efficaces. L’IA reste un domaine d’intérêt personnel que j’aime intégrer à mes projets lorsque l’occasion se présente.
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Can work on-site
Toulouse (up to 50km)
Experience
- MyUnisoftDevOpsApril 2025 - Today (1 year and 2 months)Proposer et mettre en place des approches organisationnelles et technique DevOps• Administrer l’environnement Kubernetes• Mise en place CI-CD complète sous GitLab• Etude sur la sécurisation d’accès d’un cluster Kubernetes pour la production.• Audit sur l’industrialisation et de la solution logicielle pour une future migration.• Mise en place d’un nouveau gitflowEnvironnement :• OS : Mac• Cloud: OVH Cloud public• Outils : Kubernetes, Helm / helmfile, GITLAB-CI, Docker, Rancher
- EntreprenariatMachine Learning EngineerTECHJune 2024 - Today (2 years)Toulouse, France07/2024 à aujourd’hui : Indépendant dans le Machine LearningDéveloppement d’une IA Agent pour automatiser des interactions de Personnages Non Joueurs dans un jeu vidéo• Analyse, Identification et Implémenté de modèles de classification déployé via Flask, interconnecté avec un serveur Minecraft, pour orchestrer les comportements autonomes des PNJ en fonction de leur environnement dynamique.• Conçu et préparé des datasets spécifiques pour entraîner des modèles adaptés aux rôles des PNJ, assurant une personnalisation optimale des actions.• Développé et intégré un plugin Minecraft (Java, Bukkit, Spigot) pour synchroniser en temps réel les états environnementaux et les décisions générées par l’IA.• Évalué et interprété les performances des modèles grâce à des outils d’analyse avancés (SHAP, LIME), garantissant des prises de décision précises et explicables.Technologies principales : Python, Scikit-learn, Flask, Java (Spigot/Bukkit), CentOS, Numpy, Pandas, SHAP.Résultat clé : Création d’une IA modulaire et évolutive, capable d’exécuter des actions fluides et cohérentes, avec une infrastructure adaptable à d’autres applications.
- PersonnelRéalisation de projet personnelTECHDecember 2023 - June 2024 (6 months)Toulouse, France12/2023 – 06/2024 : Projet personnel – IA AGENT Outil de recommandation d’équipes pour jeu vidéoDéveloppement d’un outil d'optimisation stratégique pour compositions d’équipe• Déployé des modèles prédictifs (Random Forest, LightGBM) via Flask, intégrés à une interface web interactive pour recommander des stratégies optimales en fonction des statistiques de jeu.• Conçu et implémenté un bot Discord interagissant avec GitHub pour faciliter les tests et les mises à jour continues, améliorant l’engagement des utilisateurs.• Mis en place un déploiement robuste dans un environnement CentOS, sécurisé avec Nginx pour gérer le trafic utilisateur et garantir des performances élevées.Technologies principales : Python, Scikit-learn, Flask, Random Forest, LightGBM, HTML/CSS/JavaScript, Nginx, Discord API.Lien direct vers le projet :• Site : Heroesteambuilder.com• Code source : OverwatchAI sur GitHub.Résultat clé : Création d’une plateforme unique utilisée par les joueurs pour optimiser leurs compositions, prouvant la viabilité du modèle et son adaptabilité à divers jeux.
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