À propos de Christophe
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- Airbus HelicoptersEnterprise Architect – Data & AIfévrier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 4 mois)• Design d'architecture de plateformes data industrielles pour supporter les usages IA et data-driven.• Définition et accompagnement de la stack technique IA (data engineering, machine learning, MLOps, cloud).• Élaboration de l’architecture cible pour la Data & IA industrielle, intégrant sécurité, scalabilité et interopérabilité avec les systèmes critiques Airbus.• Collaboration avec les équipes métiers, IT, data et partenaires externes pour assurer la réussite des projets IA.• Participation au cadrage de cas d’usage IA industriels, depuis la conception jusqu’à l’intégration en environnement de production.Résultats clés :• Mise en place d’une data platform robuste répondant aux contraintes industrielles d’Airbus.• Adoption d’un référentiel d’architecture IA permettant d’accélérer les projets dans différents programmes.• Accélération de l’industrialisation de l’IA dans des contextes critiques (production, maintenance, qualité).
- France TravailResponsable Département / Data Services Aixjanvier 2017 - juillet 2022 (5 ans et 6 mois)• Pilotage de la création d’une AI Factory de 15 experts (data scientists, data engineers, product owners, architectes).• Mise en place d’une practice IA structurée (gouvernance, méthodologie, alignement stratégique).• Animation des comités stratégiques et coordination pluridisciplinaire (métier, IT, data).• Définition et gestion d’un pipeline de cas d’usage IA : de l’idéation à l’industrialisation.• Déploiement de pratiques MLOps pour fiabiliser et scaler les modèles IA.
- France TravailEnterprise Architect – IT & Big Data TransformationSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSdécembre 2016 - juillet 2022 (5 ans et 7 mois)• Contribution à la mise en place et transformation du SI dans une logique data-driven.• Participation à la création et au déploiement d’une infrastructure Big Data à l’échelle de l’organisation.• Définition de référentiels d’architecture et accompagnement des projets transverses.• Alignement des initiatives Big Data avec la stratégie numérique de l’établissement.Résultats clés :• Mise en place d’une plateforme Big Data supportant les projets IA et analytiques.• Modernisation du SI pour intégrer une culture data et de nouveaux usages.
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