Description

AI Engineer with 3+ years of experience building production grade machine learning systems, specializing in LLMs, RAG

pipelines, and scalable AI applications. Strong foundation in both research and production, with a background in predictive

modeling, NLP, and knowledge graphs.

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle limitée
Hindi
Capacité professionnelle limitée
Malayalam
Bilingue ou natif
Tamoul
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

IPSOS BVA
Ingénieur IA
novembre 2025 - avril 2026 (5 mois)
Paris, France
— Intégré 5+ services IA dans une plateforme SaaS d'évaluation qualité automatisée sur chat, e-mail et voix.
— Conçu une architecture agnostique aux LLMs (Gemini, Mistral) pour une intégration flexible sans dépendance.
— Développé des pipelines RGPD avec pseudonymisation, traitement sécurisé et journalisation des workflows LLM.
— Mis en place un RAG basé sur MCP et un framework d'évaluation pour améliorer la récupération de connaissances.
— Renforcé la sécurité via la détection d'injections de prompts et des guardrails pour les services LLM.
LLM Mistral Gemini RAG Agent IA
AXA Group Operations (Assurance & Services financiers)
Ingénieur IA/ML
mars 2025 - juillet 2025 (4 mois)
Paris, France
— Développé un module de production pour l'analyse et la structuration automatique de contrats d'assurance complexes.
— Évalué 25+ approches de parsing, conduisant à l'adoption d'un pipeline LLM multimodal pour les documents non structurés.
— Refactorisé le code en Clean Architecture pour faciliter les tests, l'extension et la transmission entre équipes.
— Modélisé des graphes de connaissances (Neo4j, Kuzu) et défini des métriques pour améliorer les requêtes sémantiques et la reproductibilité.
— Conteneurisé les composants avec Docker et intégré Langfuse pour l'observabilité et l'optimisation des prompts.
GPT Clean Architecture FastAPI Python Méthode agile
6D Technologies (Télécom)
Data Scientist
novembre 2020 - août 2023 (2 ans et 9 mois)
Bangalore, KA, India
— Réduit le churn de 15% via un modèle prédictif télécom pour des stratégies de rétention ciblées.
— Augmenté l'engagement de 25% et le CA de 10% via des systèmes de recommandation par analyse de panier.
— Développé des modèles de similarité produit pour optimiser l'offre et orienter la conception de nouveaux produits.
— Construit des pipelines XGBoost (features RFM, 62% de précision) et des modèles de prochaine meilleure offre client.
Traitement en temps réel Machine learning Recommandation stratégique Time Series Forecasting

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Bac+5 (Master2)
Licence en Informatique (Bachelor of Technology)
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2020
Licence en Informatique (Bachelor of Technology)

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