AI Engineer

Intégration de l'équipe de maintenance des simulateurs de vol cockpit pour la formation et l'évaluation des pilotes chez ATR (Airbus Group).

• Conception de diagnostics LLM basés sur le RAG pour les rapports d'opérations techniques de formation ATR, incluant l'ingénierie, les méthodes et qualification, et la maintenance, permettant un dépannage et une prise de décision plus rapides.
• Mise en place d'une IA agentique (orchestration multi-agents) avec des guides de tests de qualification pour la validation des modèles de vol d'avion et de son.
• Automatisation de 1 280 tests QTG à travers 5 simulateurs de vol complets à Toulouse, Miami et Singapour, réduisant de 20% la charge de travail de l'équipe.
• Transformation des dossiers d'opérations techniques et de projets ATR (plus de 96 000 bons de travail depuis 1990) en un tableau de bord Power BI de 13 pages via un ETL Python et un schéma en étoile MySQL, tout en optimisant le reporting de sécurité FDM avec une réduction de 21% du volume de données.

Poste d'ingénieur R&D en IA distribuée au sein de Renault Ampere.

• Déploiement de LLM de manière distribuée sur des appareils embarqués, en automatisant le déploiement et la mise à l'échelle via le clustering et en optimisant la distribution de la charge.
• Accélération de l'inférence de LLM embarqués en migrant de Tinygrad vers PyTorch sur Jetson Nano.
• Gestion de la qualité de service réseau en temps réel en Python et Linux pour améliorer l'utilisation des ressources.

Travaux de recherche en tant que stagiaire au laboratoire MIS de l'UPJV.

• Application de l'optimisation combinatoire, notamment le problème de satisfiabilité maximum (Max-SAT), aux problèmes de p-centre et de placement de serveurs dans les réseaux.
• Contribution à des publications de recherche évaluées par des pairs et présentées dans des conférences internationales.