Maxime B.

Consultant Data Engineer - Modeo (Mission RATP)

Conception et déploiement de plateformes data modernes pour l'industrialisation, la centralisation et la valorisation des données de transport. Intervention au sein d'équipes agiles de 2 à 15 développeurs.

Réalisations clés :

Architecture et Modélisation : Construction de l'infrastructure Data sur la Modern Data Stack (MDS). Conception des pipelines de données et modélisation des bases de données orientées analytics.

Pipeline ETL/ELT avec dbt et Snowflake : Développement des flux de transformation de données complexes avec dbt et stockage optimisé sur Snowflake. Automatisation des rafraîchissements et amélioration des performances de calcul.

Orchestration avec Airflow : Déploiement et gestion des DAGs (Directed Acyclic Graphs) sous Apache Airflow pour planifier, monitorer et sécuriser l'exécution des flux critiques.

Industrialisation et Automatisation : Création d'un framework d'automatisation des flux pour standardiser l'intégration de nouvelles sources de données, réduisant ainsi les temps de développement et les coûts d'infrastructure cloud.

Industrialisation logicielle : Gestion du versioning, de l'intégration et du déploiement continu via des pipelines Gitlab CI/CD pour assurer la stabilité des environnements de production.

Environnement technique : Python, SQL, Snowflake, Apache Airflow, dbt, Gitlab CI/CD.

Ingénieur en Intelligence Artificielle chez Capgemini

Ingénieur IA spécialisé en IA générative et j’accompagne les entreprises dans la conception et la mise en œuvre de solutions innovantes basées sur des modèles LLM et des pipelines automatisés. Mon rôle inclut la définition des architectures, l’intégration technique et la garantie de la qualité des livrables.

Mission 1 : Gen IA Ingenieur - Automatisation de la génération de rapports de contrôle avec IA generative

Conception et mise en place d’un flux de traitement de données intégrant des analyses basées sur des modèles LLM.

Accompagnement des clients dans leurs choix techniques et stratégiques liés au projet.

Élaboration de diagrammes structurants pour définir le cheminement et la transformation des données.

Gestion et orchestration de différents modèles LLM pour l’analyse et la génération de contenu.

Mise en œuvre de métriques de validation et de mécanismes de contrôle des hallucinations afin d’assurer la qualité des générations et de quantifier l’avancement du projet.

Environnement technique : Python, VM, JIRA, hébergement On-Premise

Mission 2 : Gen IA Ingenieur - Génération de monogrammes personnalisés pour le salon VivaTech 2025 via IA generative

Suivi des demandes clients et coordination avec les équipes techniques pour garantir la conformité aux spécifications.

Automatisation de la génération d’un volume important d’images et gestion de la charge.

Mise en place d’un système de contrôle qualité et intégration des spécifications dans le développement de la pipeline.

Ajout d’un mécanisme de contrôle de la génération de contenu pour assurer la cohérence et la conformité.

Environnement technique : Python, CVAT, Docker, Azure

Structuration d’offres internes autour de la gouvernance des données, de l’ingénierie data et de l’IA générative.

Gestion de projets data de bout en bout : cadrage, pilotage, coordination des équipes, suivi des livrables et relation client pour le secteur public.

Accompagnement des clients dans la définition de leur stratégie data et la mise en œuvre de solutions adaptées à leurs enjeux métiers.

Animation d’ateliers, formalisation des besoins, rédaction de documentation fonctionnelle et technique.

Veille sur la gouvernance de donnée et l'application de l'IA Act sur les entreprises