Consultant IA & Data Scientist

Intervention auprès de l'organisme Ecole-IT en tant que formateur indépendant pour animer plusieurs modules de spécialisation Big Data, Intelligence Artificielle et MLOps auprès des promotions M1 et M2.

• Conception des supports de cours, des TPs, des projets évalués et des QCM pour chaque module.
• Animation des modules M1 en Data Science, Python & Machine Learning, Spark & Big Data, IA Générative & Innovation, MLOps, Cybersécurité, Architecture Réseaux & Cloud, ainsi que Qualité de Service.
• Animation des modules M2 en Big Data Architecture, Deep Learning & IA Avancée, et IA Générative appliquée.
• Encadrement de projets fil rouge en conditions de production.

Intégration de Caplogy-Novatiel pour mener des missions de recherche et développement en ingénierie logicielle et intelligence artificielle, ainsi que des interventions pédagogiques.

• Dispensation de cours et d'ateliers sur la data science, la statistique appliquée et la programmation Python.
• Encadrement de projets étudiants autour de la modélisation et du machine learning.
• Conception de supports pédagogiques et d'exercices pratiques.
• Participation à des projets internes de R&D et contribution à la veille technologique ainsi qu'à la conception de modules de formation technique.

Participation au développement d'un assistant conversationnel intelligent pour le recrutement basé sur des LLM et un matching sémantique avancé au sein de Thanks-boss.

• Développement d'un chatbot basé sur GPT, Mistral et RAG avec recherche vectorielle et interface LangChain / Streamlit.
• Traitement de données RH incluant des CVs, offres et fiches de poste avec extraction d'entités et standardisation.
• Réalisation du matching sémantique des profils avec les offres et intégration d'API aux outils RH.
• Assurance du déploiement cloud et du monitoring des performances.
• Utilisation de GitHub, GitLab CI/CD, DeepInfra pour l'inférence LLM et intégration de pipelines Airflow.

Collaboration avec les équipes AI et LLM pour optimiser et corriger les modèles LLM destinés à l'IA d'Apple.

• Analyse et annotation de données pour le modèle de l'IA d'Apple.
• Adaptation de LLM open-source aux besoins spécifiques de l'entreprise.
• Amélioration de la précision et de la pertinence des modèles grâce à des techniques comme le RAG.
• Conception de chatbots intelligents et correction de tickets pour optimiser ChatIA.
• Exploitation des LLM pour analyser en profondeur le langage et générer du texte pertinent.

Conduite d'un projet d'estimation de la qualité du tri des déchets sous contrainte métier et d'initiation de l'IA à la Société Vauché.

• Conception et optimisation de plans de sondage pour estimer la qualité du tri des déchets recyclables.
• Préparation de données complexes à partir de multiples sources en assurant le nettoyage et la qualité.
• Exploration, évaluation et optimisation de modèles prédictifs et de classification pour la modélisation du tri et du scoring.
• Analyse des données pour l'explicabilité, la causalité et la construction de KPI.

Travail sur la construction d'un prédicateur discriminant les eaux potables et non potables au sein du laboratoire de mathématiques et de modélisation.

• Implémentation et comparaison de méthodes de screening.
• Construction d'un modèle de classification pour distinguer l'eau potable de l'eau non potable en Python et R.
• Développement et déploiement de modèles prédictifs via GCP ML, MLflow et Docker pour l'automatisation en production.
• Mise en œuvre de différents algorithmes de Machine Learning pour la prédiction d'événements de santé et comparaison de leurs performances.
• Collaboration avec une équipe de chercheurs pour rédiger un rapport scientifique.