About Pierre-Alexandre
- Machine Learning & IA Générative : intégration et optimisation de modèles NLP, LLM, GenAI et automatisation sur-mesure des processus métiers.
- Développement Web Full Stack : création d’applications robustes, scalables et modulaires avec Django, React, FastAPI et Tailwind CSS, intégrant harmonieusement l’IA.
- MLOps & Industrialisation : mise en œuvre de pipelines ML fiables, scalables et maintenables — incluant feature stores, registres de modèles, orchestrateurs et metadata stores — CI/CD, formation continue des modèles (CT), monitoring et gestion complète du cycle de vie des modèles.
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Experience
- Informatique CDCIngénieur AI/Machine LearningSeptember 2025 - Today (9 months)Bagneux, FranceSituation : L’entreprise souhaitait développer un chatbot en interne pouraccompagner et automatiser certaines tâches des métiers.Tâche : Concevoir, développer et optimiser les fonctionnalités d'unchatbot.Actions :
- Mise en place d’une fonctionnalité d’extraction de données multi-format (PDF et Docx) avec LangChain.
- Développement d'une fonctionnalité de traduction multilingue de documents via Azure.
- Amélioration des prompts systèmes des LLMs et de la logique des fonctionnalités existantes pour accroître la pertinence des réponses.
- Encadrement de collaborateurs, en assurant leur montée en compétences et la qualité des livrables.
- Optimisation des pipelines GitLab CI/CD en appliquant les bonnes pratiques MLOps.
- Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.
Résultat : Réduction de 50% des temps d’exécution des pipelines etaugmentation de l’adoption du chatbot par les utilisateurs internes.Stack : Python, FastAPI, LangChain, LangGraph, Mistral API, OpenAI API, Hugging Face, Asyncio, Microsoft Azure, Docker, Pydantic, Pytest, Git, GitLabCI/CD, MongoDB, Beanie, JavaScript. - AsyoraDéveloppeur Full StackAugust 2023 - June 2025 (1 year and 10 months)Bagneux, FranceSituation : Initiative entrepreneuriale pour lancer une solution SaaS visant à réduire le temps passé en réunions traditionnelles.Tâche : Concevoir une plateforme de réunions asynchrone intégrant les meilleures pratiques pour optimiser la gestion du temps.Actions :
- Développement complet de la solution avec Django (Python), Htmx et Tailwind CSS.
- Déploiement et gestion de l’infrastructure sur Amazon Web Service (AWS) et DigitalOcean.
- Gestion de base de données PostgreSQL.
- Application des bonnes pratiques DevOps tels que CI/CD et des tests (unitaires, d’intégrations et systèmes).
- Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.
Résultat : Réduction notable du nombre et de la durée des réunions, avec une amélioration significative de la productivité des utilisateurs.Stack : Python, Django, Amazon Web Service, Docker, Pytest, Tailwind CSS, Htmx, DigitalOcean, Git, Github Actions CI/CD, PostgreSQL, JavaScript. - Groupe RhapsodieIngénieur Machine LearningOctober 2021 - August 2024 (2 years and 10 months)Paris, FranceSituation : L’entreprise souhaitait créer un laboratoire d’intelligence artificielle (IA) dédié au développement de solutions spécialisées dans la reconnaissance des émotions à partir du texte (NLP) et de la parole.Tâche : Concevoir une infrastructure robuste, scalable et alignée avec la vision de l’entreprise, tout en implémentant des modèles de machine learning à l’état de l’art pour des applications spécifiques.Actions :
- Mise en place d’une infrastructure en appliquant les meilleures pratiques MLOps.
- Collecte, transformation et annotation de données.
- Développement et déploiement de modèles deep learning (PyTorch).
- Intégration et adaptation de modèles de langage larges (LLM).
- Création de prototypes d’agents intelligents avec LangGraph et LangChain.
- Gestion et optimisation des ressources de calcul.
- Encadrement de collaborateurs pour assurer la cohérence des développements.
- Documentation de la conception des algorithmes pour faciliter le partage des connaissances et garantir la reproductibilité.
Résultat : Mise en place d’un laboratoire opérationnel avec workflow MLOps optimisé, permettant le déploiement rapide de produits IA.Stack : Python, Hugging Face, OpenAI API, LangChain, LangGraph, ZenML, PyTorch, Gradio, MLflow, Qdrant, Git, Github Actions CI/CD, Amazon Web Service (AWS), NumPy, Pandas, Pytest, Seaborn, Asyncio, Docker, Django, FastAPI, Tailwind CSS, Htmx, JavaScript.
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- Master informatiqueLe Mans Université2015