Ingénieur Centralien en science des données

Intervention chez Wineo Intelligence Artificielle en tant que consultant data & IA pour accompagner les clients sur des projets d'architecture et d'automatisation.

• Architecture d'un système RAG (FAISS, Gemini) pour l'analyse documentaire d'états financiers (Bilan, CPC) et la génération automatique de prévisionnels via des pipelines IDP.
• Migration d'un système legacy vers ERPNext avec un développement sur mesure de modules métier pour la comptabilité (automatisation, réconciliation bancaire) et la logistique, ainsi que des pipelines ETL orchestrés (Airflow).
• Conception d'un agent conversationnel doté d'une capacité d'action (LangChain, MCP, n8n) connecté à l'ensemble de l'ERP et piloté en langage naturel.
• Pilotage du cycle de vie complet d'un modèle de credit scoring pour une grande banque, de la formalisation au déploiement chez le client, incluant l'expérimentation, le suivi, le versioning des modèles (MLflow) et l'industrialisation MLOps.

Mission au sein de l'équipe d'Orange pour concevoir et déployer une chaîne d'analyse non supervisée traitant 100k+ conversations par mois afin de détecter des signaux faibles et des anomalies.

• Conception et déploiement d'une chaîne d'analyse non supervisée (100k+ conversations/mois) de la formalisation du problème à l'industrialisation.
• Développement d'algorithmes de clustering robuste (BERT + HDBSCAN) et de segmentation sur des données massives et bruitées pour l'aide à la décision.
• Industrialisation des solutions en MLOps (Docker, CI/CD) avec un monitoring automatisé des performances en production.

Mission chez EDF pour concevoir un système RAG donnant à plus de 500 ingénieurs l'accès à 10 Go de documentation technique complexe.

• Conception d'un système RAG (Mistral 7B) permettant à 500+ ingénieurs d'accéder à 10 Go de documentation technique complexe.
• Réalisation de l'optimisation mathématique du moteur de recherche vectoriel (FAISS) sous contrainte de latence (<200ms), avec un arbitrage performance/précision validé par des experts métier (70% de précision).
• Conception d'un pipeline d'ingestion (chunking sémantique) préservant la structure contextuelle des documents.
• Mise en place d'un protocole d'évaluation quantitatif et qualitatif intégrant le feedback utilisateur via une interface Streamlit et une analyse multimodale VLLM.

Intervention chez Volta Medical pour concevoir des pipelines de vision pour l'analyse automatique de flux vidéo en environnement réglementé sous conformité RGPD.

• Conception de pipelines de vision (détection d'objets et segmentation : YOLO, OCR) pour l'analyse automatique de flux vidéo en environnement réglementé.
• Optimisation de l'inférence sous contrainte de temps de calcul (OpenVINO), réduisant le temps de calcul par 4 (1h de vidéo traitée en 15 min).

Participation à un projet de recherche appliquée avec le Digital Acceleration Office d'Airbus axé sur la modélisation et le NLP.

• Réalisation de travaux de recherche appliquée pour automatiser la synthèse de corpus documentaires complexes juridiques par des modèles de langage.
• Fine-tuning de Google PEGASUS-XSum avec une exploration systématique de l'espace des hyperparamètres et un protocole d'évaluation rigoureux (ROUGE-L : 0.45, similarité cosinus).
• Conception d'un pipeline d'évaluation mathématique pour la validation objective des modèles.