Ingénieure Data Science & IA

Intégration de Munic, une PME spécialisée dans les boîtiers OBD et l'exploitation des données véhicules connectés, dans le cadre d'un stage de fin d'études.

• Conçu et développé des modules RAG et MCP de Neo, un assistant IA agentique automatisant le diagnostic automobile via la documentation technique et la télémétrie véhicule.
• Conçu un pipeline RAG multi-format (LlamaIndex, Qdrant) intégrant des techniques avancées telles que la recherche hybride, la fusion RRF et le reranking.
• Développé une interface de gestion en gRPC pour l'ingestion des documents, incluant la gestion de versions et des droits d'accès.
• Développé un serveur MCP/FastMCP connectant les LLMs aux APIs de Munic pour exposer la télémétrie véhicule à l'agent.
• Réalisé la conteneurisation Docker (multi-stage), configuré le monitoring MLflow, mis en place la CI/CD GitLab et géré le déploiement Kubernetes.
• Contribué à une réduction estimée du temps de traitement des tickets support d'un facteur 3 à 5.

Intégration de Wevioo, un cabinet de conseil et de services numériques spécialisé dans la transformation digitale, en tant qu'assistant-ingénieur.

• Automatisé le traitement de relevés bancaires et de factures grâce à l'OCR et au parsing spatial en YAML.
• Développé des API REST avec Flask pour assurer la centralisation et l'accès structuré aux données dans MongoDB.
• Permis de réduire le temps de saisie manuelle et d'améliorer la fiabilité des données financières d'environ 70 %.

Stage effectué au sein de Timsoft Group, une PME spécialisée dans les solutions de gestion ERP et présente dans plus de 30 pays.

• Conçu un chatbot d'assistance ERP basé sur le RAG offrant des réponses contextuelles en temps réel.
• Mis en place la collecte et l'indexation des données en utilisant le web scraping, les embeddings et LlamaIndex.
• Intégré la solution dans une application Django.
• Amélioré l'efficacité du support interne grâce à l'automatisation des réponses, réduisant le temps de traitement des demandes utilisateurs de 40 %.