AI Engineer / GenAI Backend Engineer

Conception et déploiement de solutions GenAI production-grade au sein d'une équipe IA spécialisée dans l'écosystème industriel, combinant architectures RAG, orchestration d'agents LLM et ingénierie backend cloud-native.

• Conception et développement d'une plateforme RAG chatbot orientée production pour la documentation technique, permettant aux ingénieurs de poser des questions techniques sur des PDFs complexes et de recevoir des réponses sourcées avec citations.
• Architecture d'un backend FastAPI alimentant un agent LangGraph RAG avec décodage de requêtes, orchestration ReAct, recherche basée sur des outils, exécution SQL et synthèse de réponses.
• Implémentation d'une recherche hybride avancée combinant PostgreSQL, pgvector, pg_trgm, BM25, recherche vectorielle, recherche par trigrammes, Reciprocal Rank Fusion et boosting hiérarchique de documents.
• Construction de pipelines d'ingestion documentaire pour PDF, PPTX et XLSX utilisant PyMuPDF, extraction LLM/Vision, reconstruction de tableaux, génération markdown et stockage PostgreSQL.
• Développement et déploiement d'une plateforme d'intelligence documentaire IA supportant Q&A sur documentation procédurale, formulation de requirements, validation de requirements, recherche de similarité et analyse de liens.
• Migration de composants basés sur LangChain vers des patterns d'agents Google ADK réutilisables, améliorant maintenabilité, orchestration d'outils et standardisation des agents.
• Implémentation de workflows d'ingestion asynchrone utilisant GCS, Pub/Sub, Eventarc, Cloud Run triggers et Cloud Run Jobs avec extraction PDF/Gemini et stockage PostgreSQL.
• Livraison d'une preuve de concept GenAI numérisant des documents techniques à partir de PDFs et générant automatiquement des packages de configuration.
• Construction d'une interface Streamlit permettant aux utilisateurs de télécharger des documents et de sélectionner des pages pertinentes pour traitement.
• Implémentation d'un pipeline de numérisation PDF utilisant PyMuPDF, Camelot, Google Document AI OCR et stockage structuré en JSON.
• Utilisation de Gemini pour convertir les contraintes en langage naturel en règles JSON structurées.
• Développement d'un algorithme Python pour traverser les arbres de contraintes et générer des combinaisons d'options valides.
• Assurance de la conformité production-ready avec Terraform, Cloud Run, IAP, KMS, CI/CD, Docker et pratiques d'ingénierie de qualité.
• Amélioration de la fiabilité des réponses via des réponses sourcées, citations signées, transparence de retrieval et workflows RAG orientés évaluation.
• Contribution à la transformation de la documentation industrielle complexe en connaissances interrogeables, structurées et exploitables par IA.

Travail sur des cas d'usage d'innovation industrielle impliquant l'inspection autonome, la numérisation de documents techniques, la Réalité Étendue et la Vision par Ordinateur.

• Développement de composants logiciels et de prototypes pour des projets d'innovation industrielle.
• Construction de workflows utilisant Unity 3D, C#, C++ et Python avec techniques de vision par ordinateur.
• Contribution à des solutions exploratoires combinant opérations industrielles, outils numériques et automation activée par IA.

Développement logiciel et Scrum Master au sein d'une équipe de développement de 8 personnes.

• Support de la planification de sprint, coordination des livraisons et alignement des parties prenantes.
• Assurance de la communication technique-fonctionnelle entre développeurs, parties prenantes produit et équipes métier.
• Construction d'une base solide en ingénierie logicielle, livraison Agile et collaboration d'équipe.