À propos de Diego
Portfolio : dagudelo.dev
Machine Learning Engineer orienté MLOps, je conçois des modèles d’intelligence artificielle, des pipelines de données reproductibles et des solutions déployables avec Python, PyTorch, Docker, MLflow et FastAPI.
Mon parcours d’ingénieur me permet d’aborder les problématiques avec méthode, rigueur et une attention particulière à la qualité des données, à la traçabilité et à la maintenabilité des solutions.
Je peux intervenir sur :
- le développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning ;
- la préparation, l’analyse et la transformation des données ;
- la création de pipelines d’entraînement reproductibles ;
- le déploiement de modèles sous forme d’API ;
- la conteneurisation et l’automatisation avec Docker ;
- le suivi des expérimentations avec MLflow ;
- le prototypage de solutions basées sur les LLMs et les agents IA.
Directeur du Lab IA de 42AI, je participe également au cadrage, à l’organisation et au suivi de projets en Machine Learning, MLOps et intelligence artificielle.
Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- 42AIDirecteur du Lab IAHIGH TECHjanvier 2026 - Aujourd'hui (7 mois)Paris, FranceDirection et coordination du Lab IA de 42AI, un espace consacré à l’expérimentation et au développement de projets en intelligence artificielle.
- Encadrement, priorisation et suivi de projets en Machine Learning, MLOps, agents IA et LLMs.
- Accompagnement technique des équipes : mentorat, revues de code et résolution des blocages.
- Mise en place de roadmaps, méthodes de suivi et architectures de projets reproductibles.
- Organisation du recrutement et de l’intégration des participants.
- Contribution technique directe à plusieurs projets d’intelligence artificielle.
- Egis Rail via EuroétudesIngénieur travaux MOE – Projet EOLEBTP & CONSTRUCTIONavril 2023 - août 2023 (4 mois)Paris, FranceMission réalisée pour Egis Rail dans le cadre du projet EOLE (RER E), sur des travaux en environnement ferroviaire complexe.
- Coordination des entreprises, sous-traitants et différents acteurs du projet.
- Suivi des opérations et contrôle de la qualité des travaux réalisés.
- Identification et traitement des anomalies et non-conformités.
- Participation aux réunions de coordination et de suivi d’avancement.
- Production de reportings et de documents de traçabilité.
- Vérification du respect des exigences techniques, des méthodes et des procédures.
- Sixense GroupIngénieur d’étudesBTP & CONSTRUCTIONmars 2020 - avril 2021 (1 an et 1 mois)Nanterre, FranceMissions d’analyse et de diagnostic technique sur des ouvrages de génie civil, avec collecte, structuration et interprétation de données issues d’inspections et d’essais.
- Analyse de données de terrain, résultats d’essais et mesures techniques.
- Réalisation de diagnostics structurels et évaluation des risques.
- Identification des anomalies et proposition de solutions de réhabilitation ou de suivi.
- Rédaction de rapports techniques et synthèses d’aide à la décision.
- Coordination avec les équipes terrain, laboratoires et experts techniques.
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Formations
- Expert en architecture IT - Data & Intelligence artificielle42 Paris2026Machine Learning, Deep Learning, architecture des données, bases de données, algorithmique, développement backend/frontend, systèmes, C, C++, Python, SQL, Cloud, Docker, Kubernets et projets collaboratifs.
- Master of Science - Inspection, maintenance et réhabilitation des structuresUniversité de Limoges2020Diagnostic des structures, analyse de données techniques, pathologie des matériaux, maintenance, réhabilitation, évaluation des risques et aide à la décision.
Certifications
- Machine Learning SpecializationStanford University & DeepLearning.AI2025
- CS50x: Introduction to Computer ScienceHarvard University2023