À propos de Jean-Baptiste
Ingénieur Intelligence Artificielle
Quelques informations sur moi
- Je suis ingénieur IA. Expérience en NLP (LLM) et Computer Vision. Expert Python.
- 8 ans d'expériences
- Je parle Anglais couramment
Mes références
Engine, Acolad, Aive, Admo.tv
Pourquoi faire appel à moi en qualité d'Ingénieur IA ?
- Je vous accompagne pour le diagnostic et l’identification des opportunités
- Je conçois des solutions IA de bout en bout : du prototypage à l'industrialisation
- Expert en développement Python, backend, API.
- Encadrement de profil junior
- Mise en place des bonnes pratiques de code (Coding Assistant : Claude Code, Open Code, CI/CDD, Typing, Revue de Code).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Montpellier (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km), Marseille (jusqu’à 10 km), Toulouse (jusqu’à 10 km), Lyon (jusqu’à 10 km)
Expériences
- BCA ExpertiseAI Engineernovembre 2024 - avril 2025 (5 mois)Real time automatic car accident report generation from audio transcription.
- Built data extraction model based on LLM tailored for car accident report (guided decoding).
- Created synthetic data creation pipeline and custom score metric.
- Fine tuned LLM (Llama 3.1 8B) on json diff task.
- Deployed with sub second latency (TensorRT-LLM).
- Groupe ACOLADAI EngineerEDUCATION & E-LEARNINGmars 2024 - octobre 2024 (8 mois)Paris, FranceHelped Acolad develop AI solutions for Machine Translation, Automatic Post-Editing and Quality Evaluation.
- Developed LLM prompt engineering and RAG for Machine Translation Post-Editing, reducing manual effort by 40%
- Train non-technical teams to use AI tools via the Orq AI collaboration platform.
- Built serverless GPU-powered backend on Modal for Automatic Post-Editing and Quality Evaluation simplifying deployment.
- AiveMachine Learning EngineerEDITION DE LOGICIELSseptembre 2020 - décembre 2023 (3 ans et 4 mois)Montpellier, FranceAive is an AI-assisted video editing platform, it automates post-production, intelligently adapting videos across all formats.
- Enhanced SOTA transcript topic segmentation of 44% via LLM prompt engineering and fine-tuning.
- Increase SOTA video scene detection of 20% with better model architecture and training.
- Built a rule-based black bar detection model, optimized with Numba.
- Developed a color palette detection model using k-means and color histograms.
- Trained models for place and scale video classification.
- Transitioned object-based cropping to machine learning saliency detection.
- Reengineered video OCR from PaddleOCR to PyTorch with improved text tracking.
- Built optimized video decoder and visualisation tool backed by PyAV and FFmpeg.
- Mentored team by building a repository for reproducible research with PyTorch Lightning, Weights & Biases, and Ray.
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