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Caio RochaCR

Caio Rocha

AI Engineer | Machine Learning & Agents

400 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Caio

Je suis ingénieur IA, diplômé des grandes écoles parisiennes (Mines Paris, ENS, Paris Dauphine), et je développe des systèmes agentiques (NLP, LLMs, RAG) en autonomie et avec agilité.


Chez Dassault Systèmes, j'ai livré un MVP d'IA générative (diffusion, LLMs, AR/VR) en moins de 5 mois pour des clients grand compte. En tant que data scientist / R&D au Centre d'Évaluation Éducative, j'ai contribué à un pipeline NLP/vocale déployé dans 10+ États brésiliens pour 1M+ élèves.


J'ai aussi cadré et construit un système de RAG et agents IA pour une startup de recrutement (matching talents, extraction multimodale de PDFs/audio/vidéo).

Je peux intervenir sur des besoins similaires : assistants métier, automatisation de workflows, pipelines RAG.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Portugais

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Université Fédérale de Juiz de Fora
    Assistant de recherche en Machine Learning
    novembre 2019 - mai 2022 (2 ans et 6 mois)
    Dévéloppé des modèles XBGoost et RF en biologie. Mené le design experiments, l'analyse de données, POCs Streamlit et présentations au sein d'un groupe national de recherche.
    Python Machine learning Scikit-learn Pandas Streamlit
  • Stealth startup
    AI Software Engineer
    mars 2026 - juin 2026 (3 mois)
    Cadré et développé MVP agentique end-to-end : RAG + extraction multimodale (PDFs, vidéos) avec LangGraph, TypeScript, Node.js. Collaboration avec des experts métier RH et business.
    RAG LLM Python Agent IA Fullstack
  • Dassault Systèmes
    Ingénieur en Intelligence Artificielle Générative
    mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
    Vélizy-Villacoublay, France
    Développé des modèles multimodaux SOTA pour des clients grand compte, en intégrant des LLMs (Mistral, Gemini). Mis en place un framework d'évaluation LLM et déploiement FastAPI, réduisant le FID de 19% et la latence P99 en moins de 3 secondes. Conçu des pipelines ETL (15.6M de données) avec Vision Transformer. Présenté les résultats en POC Streamlit à des clients grand compte.
    Python Pytorch Docker MVP Traitement d'image

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4

Formations

  • Master - Intelligence Artificielle et Science de Données
    École des Mines, ENS, Université Paris Dauphine
    2025
  • Diplôme d'ingénieur en Génie Informatique
    Université Fédérale de Juiz de Fora
    2024
    Diplôme d'ingénieur en Génie Informatique

Certifications

  • AWS Certified Cloud Practitioner
    AWS
    2025
  • Microsoft Azure AI Fundamentals
    Microsoft
    2024

Compétences

Catégories