About Tristan
Expert Data, Machine Learning & IA Générative
Data Scientist et AI Engineer, j’accompagne les entreprises qui veulent valoriser leurs données.
Mon expérience de Data Scientist me permet d’intervenir de la recherche à la mise en production, en alliant performance technique et impact business.
⭐️ Mes expertises clés
- IA Générative : IA agentique - multi-agents, MCP, RAG (retrieval augmented generation), fine-tuning de LLM (pytorch). Expertise en Langchain, Langgraph et CrewAI
- Machine Learning & Data Science : fine-tuning, optimisation et déploiement d’algorithmes prédictifs en NLP et Computer Vision, python
- MLOps, Data Engineering & Industrialisation : pipelines (dbt, Dataform), CI/CD (GitLab CI), conteneurisation (Docker), IaC - infra as code (Terraform), Backend (FastAPI)
- Cloud & Data Platforms : GCP, AWS, Snowflake, Dataiku.
🤖 Types de missions
- Tech leading : Architecture, bonnes pratiques, coaching d'équipe, revues de code, transmission de savoir.
- Développement de produits IA jusqu'en production : Agents IA & multi-agents (LangGraph, CrewAI, MCP), RAG, fine-tuning de LLM (vision, NLP), prompt engineering.
- Data & Backend Engineering : pipelines de données (dbt, Dataform), APIs (FastAPI), CI/CD, infrastructure as code (Terraform).
- Contexte multi-cloud : GCP, AWS, Snowflake, Dataiku — du POC à l'industrialisation.
📁 Projets récents (dev)
- Agents IA + MCP pour automatiser la création de campagnes CRM chez Accor
- RAG industrialisé pour exploiter des bases documentaires de support hôtelier
- Fine-tuning LLM multimodal (vision-texte) pour du scoring photo
- LLM Cloud hybride (GCP/AWS) pour le SEO d'images → 100 K€ économisés, +1 M€ de revenus
- Recommandation d'outfits : industrialisation end-to-end pour LVMH/Celine
Je vous aide à transformer vos données en produits IA performants, scalables et maintenables.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Spanish
Basic
Can work on-site
Paris (up to 50km), Grenoble (up to 30km), Lille (up to 10km), Rennes (up to 10km), Toulouse (up to 10km)
Experience
- StealthLead AI EngineerSOFTWARE PUBLISHINGSeptember 2025 - Today (9 months)Paris, France
Contexte
Lead AI Engineer pour une start-up early stage dans une équipe de 4 personnes.Réalisations
- Développements et mise en production d’IA génératives & systèmes multi-agents
- Développement d'architecture agentique optimisée pour l'écriture de texte (réduction par un facteur 4 du temps de réponse)
- Context Engineering - réduction drastique du nombre de tokens traités (125K -> 25K tokens pour un des agents) et amélioration de la robustesse du workflow
- Développement de middlewares de validation de sortie LLM
- Mise en place de la quasi-totalité de l’infrastructure logicielle IA & backend
- Cadrage et spécification de besoin
- Revues de code
- Mise en place de tests (unitaires et intégration) - y compris agentiques
- Prompt engineering avancé par récolte et analyse de documents techniques métiers
Tech stack
GCP, docker, python Langchain, Langgraph, CrewAI, FastAPI, Convex, FastAPI, Kubernetes, pytest, asyncio - ACCOR SALead Machine Learning EngineerHOSPITALITYApril 2024 - September 2025 (1 year and 5 months)Issy-les-Moulineaux, France
Contexte
Mission longue comme Lead Data Scientist / Machine Learning Engineer au sein de l'équipe Data Science du groupe Accor.Réalisations types
MCP : Automatisation de processus de création de campagne CRM-> Gains estimés: ~40K/an d'économies directes + rapidité de création de campagne réduite de quelques semaines à quelques heures- Rétro-engineering du data model de SalesForce Marketing Cloud (SFMC) Content Builder, plateforme CRM de création de campagnes
- Open-sourcing d'un client python pour SFMC
- Implémentation d'utilitaires pour analyser et manipuler le data model SFMC Content Builder
- Implémentation d'un serveur MCP permettant la création de campagne depuis un client IA compatible (Claude Code, ...)
Tech stack: python, asyncio, pydantic, mcp python-sdkLLM : Amélioration de modèle de scoring photo-> Aide à la décision grandement améliorée par une augmentation de performance de 30% à 130% (selon les métriques) par rapport au modèle précédent- Refonte complète d'une plateforme d'annotation photo (+10K photos annotées de 30 marques différentes)
- Management technique d'une data scientist junior chargé d'effectuer le fine-tuning d'un nouveau modèle
- Fine-tuning de VLM à l'état de l'art spécialisé dans le scoring esthétique. Dataset total de 300K images
- Evaluation et quantisation du modèle fine-tuné
- Mise en production (300K images scorées/mois)
Tech stack: AWS, pytorch, streamlit, transformersChatbot / RAG : Generative AI at scale-> Aider de nombreuses équipes d'Accor à bénéficier de produits augmentés par l'IA générative, par des assistants spécialisés éventuellement augmentés par du RAG.- Mise en place de RAG (Retrieval Augmented Generation) pour différents contextes métiers (Support hôtel, ServiceNow, équipe Design...)
- Création d'assistants IA spécialisés pour des équipes métiers (Communication, Legal, Procurement, etc.)
Tech stack
Python, AWS, GCP, Docker, Pytorch, LangChain, Terraform, Streamlit, dbt, SQL - OCTO TechnologyConsultant DataDIGITAL AND ITJanuary 2022 - March 2025 (3 years and 2 months)Paris, FranceUn rôle de consultant data (data scientist / data engineer / ml engineer / cloud).De nombreuses missions réalisées dans des contextes métiers variés (Finances Publiques, Hospitalité, Luxe, Assurance...) ainsi que des rôles endossés complémentaires (Data Engineering, Data Science, MLOps, Tech Leading).Tech stackAWS, Snowflake, GCP, python, docker, dbt, terraform
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Education
- MSc Dynamique et contrôle des véhicules autonomesCranfield University2019MSc Dynamique et contrôle des véhicules autonomes
- Ingénieur des MinesEcole des Mines de Nancy2019Spécialisation information et systèmes
Certifications
- Professional Data EngineerGoogle2024