À propos de Damien
AI Engineer — Développeur Gen AI / Systèmes multi-agents
- Architecture de systèmes Gen AI : conception multi-agents, routeur de modèles, couches de contexte/mémoire (épisodique, sémantique), gradient d'autonomie
- Pipelines RAG verticaux : ingestion et structuration de corpus spécialisés, bases vectorielles, stratégies de chunking et de retrieval, évaluation de la pertinence
- Prompt engineering : prompts système structurés, prompt chaining, function calling, contraintes et garde-fous
- Workflows agentiques : orchestration d'agents, tool use, traitements synchrones et asynchrones, event-driven
- Modèles : Claude (Haiku, Sonnet, Opus), GPT, modèles open-source ; routage multi-modèles selon coût/qualité
- Frameworks : Claude Agent SDK, services managés d'agents, MCP
- Cloud : AWS, GCP, Azure — services managés d'agents et de bases de connaissances, fonctions serverless, bases NoSQL, event bus
- Architectures de référence : multi-agents, RAG, mémoire persistante, function calling
- Vision systémique : je conçois des architectures complètes, pas seulement des prompts ou des appels API isolés
- Industrialisation : mes systèmes sont pensés pour la production — fiabilité, coûts maîtrisés, latence contrôlée, observabilité
- Verticalité : je structure des domaines d'expertise en couches de savoir exploitables par des agents
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- LEXGUILDAI Engineer — Systèmes Gen AI, multi-agents & Knowlegde Base juridiqueHIGH TECHavril 2026 - Aujourd'hui (2 mois)Paris, France
LEXGUILD — Architecture Multi-Agents Spécialisée Éducation Juridique (SaaS / EdTech / LegalTech)
Contexte & objectif
Conception, architecture et déploiement d'une architecture multi-agents destinée aux étudiants en Licence de Droit en France (L1, L2, L3).LexGuild se positionne comme une couche d'orchestration cognitive: un système multi-agents qui comprend où en est l'étudiant dans son parcours, sélectionne le bon exercice au bon moment, mobilise les bons textes et la bonne jurisprudence via RAG spécialisé, et livre une progression mesurable vers la réussite universitaire.Missions détaillées
Architecture & conception système- Conception d'une architecture multi-agents orchestrée sur AWS Bedrock (couches relation, contexte, savoir, orchestration, confiance, workflow, résultat)
- Design d'un routeur de modèles pour optimiser le ratio coût/qualité par type de tâche pédagogique
- Conception du graphe de connaissances pédagogiques: profil étudiant, mémoire épisodique, calibrage méthodologique multi-axes, courbe de progression longitudinale
Production & automatisation IA- Conception de workflows multi-agents spécialisés (TD, méthodologie, correction de copies, révision, examens blancs)
- Structuration des prompts système par agent et par modalité pédagogique
- Industrialisation des Action Groups Lambda(StudentProfiler, MemoryExtractor, ProgressTracker)
- Mise en place du pipeline RAG juridique: Knowledge Bases Bedrock indexant codes, jurisprudence et doctrine avec granularité adaptée au domaine
Infrastructure cloud & data- Architecture full-AWS: Bedrock (modèles + Knowledge Bases + Agents), Lambda (orchestration), DynamoDB (profils, mémoire épisodique, sessions), EventBridge (traitements asynchrones)
- Design des tables DynamoDB
- Conception des Lambdas du cycle de vie session
- Suivi des coûts par session
- D2MEQuantitative Systems Engineer — Trading bot Rust & Desk multi-agents autonomeHIGH TECHoctobre 2025 - avril 2026 (6 mois)Paris, France
BITCOIN TRADING BOT — Architecture Quantitative Autonome sur Marchés Prédictifs (Crypto / HFT / Prediction Markets)
Contexte & objectifConception, architecture et déploiement d'un système de trading quantitatif autonome opérant 24/7 sur les marchés prédictifs Bitcoin 5/15 minutes complété par un desk multi-agents Claude qui pilote, optimise et améliore le bot en continu. Objectif stratégique : exploitation disciplinée d'un edge à raison de 384 trades quotidiens. Le système se positionne comme une architecture double : un moteur d'exécution déterministe Rust couplé à une couche cognitive multi-agents qui assure l'adaptation aux évolutions du marché.Missions détailléesArchitecture & conception système- Conception d'une architecture à deux strates : hot-path Rust déterministe et desk multi-agents délibératif
- Design du modèle de pricing adapté aux options binaires
- Conception du pipeline d'agrégation multi-signaux : signaux d'alpha décorrélés, modèle HMM à 3 états pour le régime de marché, traqueur de corrélation inter-signaux
Production & automatisation IA- Conception de six agents Claude spécialisés avec autorité d'écriture encadrée sur les configurations du bot
- Structuration des system prompts par agent avec matrices d'autorité, plages absolues, deltas maximaux et cooldowns
- Industrialisation du serveur de contrôle interne
- Mise en place du pipeline d'orchestration
Infrastructure- Architecture hybride : exécution Rust native, Claude Managed Agents, Redis Streams, PostgreSQL
- Design des quatre couches de configuration empilées et des quatre gardes en cascade
- Conception du dimensionnement Kelly fractionnaire avec caps en pourcentage du capital, stratégie de scaling en quatre phases, architecture maker-dominant
- Monitoring Prometheus, dashboard temps réel, alerting Telegram, suivi des coûts API par agent
- PRO DU PROMPTPrompt & Product Engineer — IA, contenus experts & systèmes data-drivenEDUCATION & E-LEARNINGseptembre 2023 - septembre 2025 (2 ans)Paris, France
Nom du projet
PRO DU PROMPT / DROIT — Série d'ouvrages juridiques AI-driven (Legal / EdTech)Contexte & objectif
Conception et pilotage d’un système complet de production, d’édition, de distribution et d’acquisition d'une série d'ouvrages juridiques assistés par IA, dans une logique produit et catalogue (3 séries de 10 ouvrages de 500 pages, couvrant les matières fondamentales de L1 & L2 & L3 Droit).Missions détaillées
Production & automatisation- Conception de workflows de génération de contenus via IA (Claude, ChatGPT)
- Structuration de prompts complexes pour produire des catalogues de prompts juridiques universitaires optimisés et adaptés (cours, méthodes, exercices)
- Industrialisation de la production (30 produits livrés - 18,000 prompts juridiques)
Produit & distribution- Design semi-automatisé texte/couverture (Canva, Keynote, IA image)
- Structuration de catalogues produits (Amazon KDP)
- Mise en place de fiches produits optimisées (SEO, A+ Content)
- Création du marketing produit Amazon (fiche produit, pages séries, contenu A+)
- Génération de vidéos promotionnelles (voix IA, musique IA, montage)
Data & acquisition- Création et pilotage de campagnes Amazon Ads
- Campagnes Sponsored Products : 10 campagnes tests par produit (4 types automatiques, 5 types manuel mots-clés, 3 types manuel produits)
- Campagnes Sponsored Brands : 15 campagnes tests par série (5 types Product Collection, 5 types Store Spotlight, 5 types Video Ads)
- Analyse des performances (Impressions, CPC, conversions, ACOS)
Stack
IA : Claude, ChatGPT (Dall-E)Design & contenus : Pages, Keynote, CanvaData & positionnement : Helium 10 (Magnet, Cerebro, Tracker)Distribution & Ads : Amazon, Amazon KDP (broché/ebook), Amazon Ads (SP, SB)Son/Musique/Vidéo : ElevenLabs, Suno, CapCut
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Formations
- Master 2 Financial EconomicsParis I Panthéon-Sorbonne2018Master Thesis - Méthode de contrôle synthétique pour des études de cas comparatives : estimation des effets de l'union économique et monétaire sur le produit intérieur français entre 1993 et 2015
- Licence économie-gestionFACO2016Mémoire de licence - La neutralisation de l'Allemagne wilhelmienne entre 1919-1924 : les conséquences économiques, financières et monétaires du traité de Versailles.
Certifications
- AWS Solutions Architect AssociateAWS2024
- AWS Certified Cloud PractionerAWS2023