AI Engineer

Intervention au sein des équipes d’ADEO pour concevoir et fournir des solutions et des outils aux différentes enseignes du groupe, notamment Leroy Merlin et Bricoman, en les adaptant aux besoins et aux ressources propres à chaque équipe.

• Contribution à la conception de solutions MLOps dédiées à l’expérimentation et à la mise en production.
• Développement en Python de bibliothèques et d’API, ainsi que de traitements pour l’inférence par lots, le ré-entraînement des modèles et leur monitoring.
• Conception d’un outil permettant aux équipes, y compris non techniques, de déployer des chatbots RAG, permettant la mise en production de plus de 100 solutions RAG.
• Développement de solutions RAG couvrant l’ensemble de la chaîne : collecte et préparation des données, génération d’embeddings, recherche documentaire et interaction avec les LLM.
• Maintenance d’un outil interne de type ChatGPT et d’une plateforme de création d’agents sécurisés.
• Déploiement et mise à disposition d’outils tels que ZenML et MLflow, utilisés par 300 pipelines en production.
• Déploiement et maintenance de ces solutions sur Google Cloud Platform.
• Exploration de nouvelles approches et réalisation de preuves de concept en prévision des besoins futurs.
• Accompagnement des nouveaux développeurs lors de leur intégration et support aux utilisateurs.
• Environnement technique :** Google Cloud Platform, FastAPI, Python, Terraform, LlamaIndex, Kafka, Pytest, Docker, GitHub, Kubernetes, Polylith.

Conduite de projets de recherche et développement en imagerie spatiale afin d’améliorer la production de cartes d’occupation des sols, en intégrant une nouvelle nomenclature et en visant une précision optimale.

• Automatisation du téléchargement d’images depuis un serveur de stockage et documentation de l’outil pour le rendre accessible à des collaborateurs non spécialistes.
• Détection d’anomalies dans les séries temporelles et les bases d’apprentissage, puis application de méthodes de *Tree Cover Density*.
• Conception d’un algorithme de détection du couvert forestier et évaluation de la concordance entre différentes bases de données.
• Développement et implémentation d’algorithmes de machine learning : Random Forest, DBSCAN, SVM, Isolation Forest, ainsi que de modèles de régression linéaire simple et multiple.
• Automatisation de nombreux processus et scripts de traitement avec Python.
• Comparaison, implémentation et validation de différents outils et algorithmes de machine learning.

Participation au suivi et à la réalisation d’un projet de migration de plusieurs téraoctets de données de Teradata vers BigQuery, en collaboration avec une équipe internationale travaillant en mode Agile.

• Contribution à la migration des bases de données Teradata vers BigQuery.
• Correction et adaptation des scripts SQL aux spécificités de BigQuery.
• Automatisation de la création des tables et des vues à l’aide de scripts Python.
• Ajout de fichiers de logs aux scripts existants afin de faciliter leur suivi.
• Accompagnement des équipes et apport d’un support lors du chargement des données.