Description

6 ans d'expérience en data science. J'accompagne les entreprises dans la mise en place de solutions data. Mes expertises couvrent plusieurs dimensions du cycle de vie data (découvrez mon portfolio en vidéo) :

Veille en IA et recherche : revue de littérature et d'articles de recherche pour identifier les approches existantes en IA liées à votre problématique.

Collecte et intégration des données : données multi-sources, étude de faisabilité, structuration.

Construction de data pipelines performants : ETL/ELT, bases de données NoSQL, optimisation pour la scalabilité horizontale (MongoDB, ElasticSearch, Spark).

Développement de modèles prédictifs : détection d’anomalies, analyse sémantique, classification, etc.

Industrialisation & MLOps : GitHub Actions, Jenkins, automatisation avec Airflow, déploiement avec Docker, intégration Cloud.

Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
English
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 10km)

Projet personnel
L’architecture des grands modèles de langage.
RESEARCH
October 2025 - Today (9 months)
Paris, France
Actuellement en cours d’évaluation par les pairs. Article de recherche (auteur unique moi) sur l’architecture des grands modèles de langage. Soumis à Journal of Machine Learning (Springer) le 11.12.2025.
Fine-tuning Glue Hugging Face Transformers LLM
Projet personnel
LLM Agent–Driven ncRNA Design via Intrinsic Features and Structure-Guided Feedback
MEDICAL
March 2025 - September 2025 (6 months)
Paris, France
Accepté par la Landing Zone de Station F le 11/06/2026. Développement de deux pipelines basés sur des agents LLM pour la génération de séquences d’ARN non codants, guidés par des requêtes humaines. Chaque pipeline intègre des caractéristiques structurales de l’ARN (BioPython), un modèle génératif de structures 3D, ainsi qu’un accès en temps réel à la littérature
scientifique via PubMed, afin de favoriser une prise de décision éclairée. Ce prototype est conçu pour générer des séquences d’ARN, aussi bien de novo qu’à partir d’une séquence modèle, offrant ainsi une flexibilité adaptée aux approches exploratoires.
LLM RAG Agent IA diffusion
Self
Test: Reconstruction 3D des dents à partir de cinq photographies intra-orales.
MEDICAL
January 2025 - February 2025 (1 month)
Paris, France
Implémentation du framework TeethDreamer (en local et sur AWS pour l’exploration d’applications en pratique médicale. Adaptation du modèle et réexécution des expériences afin d’évaluer l’impact des ajustements sur les performances.
Cloud AWS Nerf Ubuntu