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Notions
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Expériences
- OrangeAI/ML Engineerfévrier 2026 - Aujourd'hui (6 mois)Paris, FranceConception et déploiement d’un système de classification NLP multi-labels en production pour le chatbot M2M Malima,améliorant la compréhension des besoins clients sur des données multilingues (FR, EN, ES, RO).• Développement d’un pipeline de représentation sémantique basé sur OpenAI text-embedding-3-small, combiné à desmodèles supervisés (SVM, MLP, Voting Ensemble) pour la classification automatique des intentions utilisateurs.• Industrialisation d’une architecture MLOps end-to-end sur Google Cloud Platform intégrant Vertex AI, BigQuery,Firestore, Cloud Functions, Docker, Terraform et GitLab CI/CD, avec déploiement automatisé et versioning des modèles.• Orchestration d’un pipeline automatisé de traitement quotidien via Cloud Scheduler, assurant l’exécution des workflowsde traitement et de monitoring en production.• Déploiement d’un système d’observabilité ML incluant le suivi des performances (latence, distribution des prédictions,qualité des outputs) ainsi que la détection de data drift afin d’identifier l’évolution des usages et comportementsutilisateurs.• Centralisation des prédictions et métadonnées dans BigQuery, avec conception de dashboards temps réel sur Lookerpermettant aux équipes Business et Marketing de suivre l’évolution des besoins clients
- RakutenProjet IAjanvier 2026 - mars 2026 (2 mois)Paris, France
- Projet de classification multimodale de catalogues Rakuten basé sur une architecture VLM. Utilisation de CLIP pour l’alignement image-texte, de CamemBERT pour l’encodage sémantique des descriptions, et de réseaux de neurones convolutionnels pour l’extraction de features visuelles.
- Conception d’un pipeline de fusion multimodale et optimisation des représentations dans un espace latent commun pour améliorer la séparation des classes sur des données hétérogènes.
- Résultats : amélioration des performances de classification et robustesse accrue face au bruit et à la variabilité des données.
- SEW USOCOMEIngénieur IAjuin 2025 - septembre 2025 (3 mois)
- Développement d’un assistant intelligent basé sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour automatiser l’accès à la documentation technique. Mise en place d’un pipeline complet de traitement de données (ingestion, parsing, segmentation de PDF) via LangChain et PyPDF2, avec génération d’embeddings et indexation dans Milvus pour une recherche sémantique performante.
- Orchestration de plusieurs LLMs (GPT-4, Claude 3, LLaMA 3) avec optimisation des stratégies de prompting pour améliorer la pertinence et la contextualisation des réponses. Conception d’une interface utilisateur intuitive sous Streamlit.
- Déploiement de la solution avec conteneurisation (Docker) et mise en place d’une évaluation des performances via RAGAS (pertinence, fidélité, cohérence des réponses).
Résultats : réduction de 50 % du temps de recherche documentaire et amélioration significative de la qualité des réponses.
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Formations
- Diplôme d'ingénieur en Sciences des Données & IA (SDIA)Télécom Physique Strasbourg2026Diplôme d'ingénieur en Informatique et Réseaux
- Master en Sciences des Données et Systèmes ComplexesUniversité de Strasbourg2026Master en Sciences des Données et Systèmes Complexes