À propos de Louis
Senior AI Engineer & Data Scientist (7 ans d'exp.) passionné par les défis techniques complexes. Expert en Python, GenAI (LLM, RAG, Multi-Agents) et MLOps. J'allie une approche produit (DDD/Lean) à une rigueur technique acquise dans la MedTech et la Cybersécurité. Basé à Paris.
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- QantumLead AI EngineerAGENCE & SSIIjuin 2025 - Aujourd'hui (1 an)Paris, FranceContexte : Développement d'un logiciel comptable basé sur une architecture Multi-Agents pour automatiser la saisie d'écritures depuis des PDF.Missions :- Bootstrap du projet et définition de l'architecture technique (approche Domain Driven Design).- Redesign du prototype initial : passage de scripts simples à une machine à états finis pour plus de robustesse.- Développement des agents IA (extraction, classification) et de l'API.- Mise en place du module d'évaluation (LLM as a Judge, métriques NLP) pour mesurer la performance et éviter les régressions.- Monitoring des coûts et des erreurs en production.Stack : Python, FastAPI, GCP (Vertex AI), Gemini, Anthropic, Docker.
- Maki PeopleSenior Data Scientist & Llm Ops EngineerRESSOURCES HUMAINESfévrier 2025 - juin 2025 (4 mois)Paris, FranceContexte : Conception d'un Agent Vocal (Voicebot) pour automatiser les entretiens de pré-qualification RH par téléphone.Missions :- Refonte de l'architecture du système multi-agents pour gérer le flux vocal en temps réel.- Mise en place de l'environnement de test : génération de conversations synthétiques (LLM vs LLM) pour valider les scénarios sans appels réels.- Implémentation du monitoring complet (latence, qualité des réponses) via Langfuse.- Développement des connecteurs et logique métier.Stack : Python, GCP, Vertex AI, Langfuse, vLLM, RunPod, Llama, Gemini.
- EvrygHead of GenAIAGENCE & SSIIoctobre 2024 - février 2025 (4 mois)Paris, FranceContexte : Pilotage de l'expertise Data/IA au sein d'un cabinet de conseil et delivery technique pour les clients.Missions :- Développement et industrialisation de solutions RAG (Retrieval Augmented Generation) : personnalisation du chunking, intégration LanceDB et re-ranking.- Création d'un outil de matching sous contraintes pour une ONG (utilisation d'optimisation linéaire/Simplex plutôt que LLM pour garantir la fiabilité).Stack : Python, Vertex AI, LanceDB, RAGAS, Docker.
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Formations
- Associate s Degree in Computer Software EngineeringCentrale Lille2018Master's degree, Software Engineering et Machine Learning