Ingénieur IA

Intégration au sein de l'entreprise Egis afin de participer au développement et à l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle appliquées aux processus internes.

• Optimisation d'un pipeline RAG via l'intégration d'embeddings multimodaux et multilingues, permettant une réduction de 50% des coûts et de 25% de la latence.
• Développement d'un PoC de retrieval multimodal avec ColPali et Streamlit.
• Réalisation d'un benchmarking de bases vectorielles incluant Elasticsearch, PostgreSQL et Qdrant pour identifier la solution la plus performante.
• Validation et industrialisation de la solution, atteignant une hausse de 3,5% de performance en retrieval sur 1 000 requêtes internes.
• Déploiement local via Docker et FastAPI ainsi que la mise en production sur Azure.

Mission chez Datategy en tant que Data Scientist pour travailler sur l'évaluation et l'amélioration de modèles de langage et d'architectures RAG.

• Réalisation d'un benchmarking de plusieurs architectures RAG (Hybrid RAG, Naive RAG et RAG interne de l'entreprise) selon leurs performances, leur efficacité énergétique et leur empreinte carbone.
• Optimisation de la cohérence des réponses générées avec une amélioration de 12% grâce à l'intégration d'une Refine Chain.
• Fine-tuning du modèle Llama-8B à l'aide des méthodes Direct Preference Optimization (DPO), LoRA et QLoRA.

Collaboration au sein d'une équipe de recherche pour développer des modèles de traitement d'images appliqués à l'observation environnementale.

• Développement d'un modèle de réseaux de neurones pour la segmentation de panaches de méthane.
• Contribution en tant que co-auteur à la rédaction d'un papier scientifique publié et présenté au Congrès international d'astronautique (IAC 2024).

Exercice de responsabilités de gestion de projets et de relation client au sein de la Junior Entreprise de l'école.

• Pilotage de projets clients, de la phase de planification jusqu'au reporting.
• Coordination de l'activité d'une équipe de 2 collaborateurs.