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Malt Strategy
Pierre JeanPJ

Pierre Jean

Ingénieur Machine Learning

€650/day
Lyon, FR
3-7 years
Python
Machine learning
IA générative
Data Pipeline

Average response time: 1 hour

About Pierre

J’accompagne des PME, scale-ups et équipes produit dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation de solutions en Intelligence Artificielle et Machine Learning, avec un fort accent sur la mise en production et la valeur business.

Mon expertise couvre aussi bien le Machine Learning classique (recommandation, classification, séries temporelles) que les systèmes GenAI / LLM (RAG, agents, pipelines LangChain / LangGraph), intégrés dans des produits réels et des environnements cloud (GCP).

Concrètement, j’aide mes clients à :

  • Transformer des POC IA en solutions robustes en production,
  • Automatiser des processus à forte valeur (SEO, marketing, data, enrichissement produit)
  • Concevoir et maintenir des pipelines data et ML fiables (Airflow, SQL, BigQuery),
  • Optimiser les performances, les coûts et la scalabilité des systèmes ML / LLM,

Types de projets et livrables :

  • Pipelines ML et data (ETL/ELT, orchestration, scoring, monitoring)
  • Systèmes de recommandation et personnalisation
  • Solutions GenAI : RAG, agents LLM, génération de contenu, SEO automatisé
  • APIs ML et services backend (Flask, serverless)
  • Audits techniques IA / data et recommandations d’architecture

Ce qui me différencie :

Une expérience internationale acquise au sein de sociétés canadiennes et de centres de recherche, me permettant de travailler sur des projets à forts enjeux techniques, avec des standards élevés de qualité, de traçabilité et de documentation.

Une grande rigueur et un sens aigu du détail : particulièrement minutieux sur la qualité des données, la logique métier, les hypothèses modèles et les cas limites.

Je travaille aussi bien sur des missions ponctuelles (audit, cadrage, POC) que sur des projets complets ou en accompagnement récurrent (retainer).

  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Lyon (up to 50km)

Experience

  • Pillar Science,
    Senior AI/ML Scientist
    TECH
    March 2025 - Today (1 year and 3 months)
    Montreal, QC, Canada
    R&D - Système de recommandation académique–industrie (matching chercheurs / entreprises)
    - Système de recommandation CatBoost pour le matching chercheurs–entreprises.
    - Pipeline SQL modulaire avec feature engineering, negative sampling et métriques de productivité scientifique.
    - Orchestration avancée avec Apache Airflow (Python, SQL, Bash).
    - Réconciliation d'entités (homonymes, institutions, entreprises). -Travail transverse avec les équipes produit et ingénierie pour la mise en production.
    Python PostgreSQL Recommender Systems Airflow CatBoost
  • Index Web Marketing
    Lead Data Scientist
    E-COMMERCE
    October 2022 - February 2025 (2 years and 4 months)
    Montreal, QC, Canada
    Automatisation SEO & GenAI / Cloud (GCP)
    - Agent LLM pour l'optimisation SEO (rich snippets) avec LangGraph.
    - Génération et validation de code par LLM (sandbox JS, tests, headless browser).
    - Pipeline LLM de génération de descriptions produits (LangChain).
    - Données à forte cardinalité, optimisation serveur et architecture serverless (Cloud Functions).
    - Déploiement et gestion d'applications sur GCP (BigQuery, App Engine, Pub/Sub).
    - Contribution à un brevet : modélisation mathématique et documentation technique.
    Langchain MCP IA générative Big Data Stratégie webmarketing
  • Index Web Marketing
    Data Scientist
    E-COMMERCE
    September 2019 - October 2022 (3 years and 1 month)
    Montreal, QC, Canada
    Machine Learning & recommandation – données marketing à grande échelle
    - Modèle de recommandation NCF implémenté en PyTorch, optimisé en performance et en mémoire.
    - Transfer learning via embeddings OpenAI et recherche vectorielle sémantique pour le remplacement produit.
    - Déploiement de modèles ML sur GCP et exposition via API Flask.
    - Optimisation de modèles Deep Learning et pipelines serverless (Cloud Functions, stockage intermédiaire et cold storage).
    Google cloud Recommendation systems Deep Learning OpenAI IA générative
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Education

  • Ingénieur en Génie Physique
    École Polytechnique de Montréal
    2017
    École d'ingénieur en physique
  • Licence en mathématiques
    Université Joseph Fourier
    2015
    Licence en mathématiques

Skill set

PostgreSQL
Model Training and Evaluation
Natural Language Processing (NLP)
Recommender Systems
Real-time Processing
Stratégie webmarketing
Computer Vision / Image Processing

Categories