Ingénieur en Intelligence Artificielle

Conception et déploiement d'une plateforme d'assistance intelligente multimodale et multi-agents destinée à l'exploitation des connaissances d'entreprise.

• Architecture multi-agents intégrant les modèles Mistral et Qwen2.5 pour l'analyse multimodale des données documentaires.
• Mise en place de Qdrant pour la recherche vectorielle et PostgreSQL pour la gestion des données structurées.
• Orchestration des pipelines de traitement documentaire via Apache Airflow, automatisant l'ingestion et le traitement des documents.
• Conteneurisation avec Docker et déploiement de la plateforme en environnement professionnel.
• Intégration de Langfuse pour le monitoring des interactions LLM et DeepEval pour l'évaluation automatique des réponses générées.
• Développement d'une interface utilisateur réactive en React pour faciliter l'accès à la plateforme.

Développement d'une plateforme d'assistance juridique intelligente basée sur un pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) amélioré par Model Context Protocol (MCP).

• Conception d'une architecture RAG optimisée pour la recherche et l'extraction d'informations juridiques pertinentes.
• Collecte, nettoyage et traitement d'un large volume de données juridiques pour construire une base de connaissances structurée et exploitable.
• Intégration de Model Context Protocol pour enrichir le contexte des requêtes et améliorer la qualité des réponses générées.
• Évaluation des performances du système selon des métriques métier spécifiques au domaine juridique.
• Conteneurisation avec Docker et déploiement sur la plateforme Huggingface pour un accès facile.

Développement d'un système de questions-réponses documentaire pour l'analyse automatique et intelligente de documents administratifs.

• Conception et développement d'un pipeline de traitement documentaire capable de répondre automatiquement à des questions structurées sur des documents.
• Fine-tuning du modèle multimodal LayoutLMv2 utilisant la technique LoRA (Low-Rank Adaptation) sur un dataset OCR de documents administratifs.
• Optimisation du modèle pour reconnaître et extraire les entités pertinentes dans les documents non structurés.

Conception et développement d'un module ERP dédié à la gestion de la qualité des produits et services pour le système Odoo.

• Conception de l'architecture fonctionnelle et technique du module de gestion de la qualité selon les besoins métier.
• Implémentation de la solution en Python, XML (pour les vues Odoo) et PostgreSQL pour la persistance des données.
• Intégration du module dans l'environnement Odoo existant avec configuration appropriée.