You're seeing this page as if you were . The main menu is still yours, though. Exit from immersion
Lucas A.LA

Lucas A.

Architecte IA (PhD) | MCP & LLMOps Souverain

750 €/jour
Rouen, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Lucas

Architecte IA indépendant & Docteur (PhD) en Machine Learning.

J'aide les CTO à sortir leurs projets d’IA Générative des notebooks pour en faire des systèmes qui tournent vraiment, sans compromis sur la souveraineté des données ou la montée en échelle. Spécialiste de l'industrialisation, je conçois la colonne vertébrale technique (Backend & Ops) indispensable à l’ère de l’IA Agentique.

🚀 POURQUOI COLLABORER AVEC MOI?

🔹 Pionnier du standard MCP (Model Context Protocol) :
Je brise les silos de données en implémentant des serveurs MCP. Je crée une couche d'interopérabilité universelle permettant à vos LLMs de se connecter intelligemment à vos outils internes (CRM, ERP, DB) pour des workflows agentiques autonomes et sécurisés .

🔹 LLMOps Souverain & Haute Performance :
Expert en déploiements On-Premise via vLLM sur clusters OpenShift (OCP). Je garantis une confidentialité totale et une latence minimale pour les secteurs régulés, en utilisant des backends FastAPI asynchrones robustes.

🔹 Vision ROI & FinOps :
Ancien co-fondateur, j'intègre les enjeux de coûts dès la conception. J’optimise vos ressources GPU pour maîtriser vos dépenses d'inférence tout en assurant une observabilité critique (OpenTelemetry, Grafana).

💼 RÉFÉRENCES & IMPACT INDUSTRIEL :

Banque & Assurance (Matmut) : Architecture de solutions GenAI souveraines (RAG Multi-Agents) conformes à l'AI Act.

New Space (SpaceAble) : Déploiement à l'échelle de pipelines prédictifs pour la sécurité orbitale (SSA).

AdTech (Criteo AI Labs) : R&D sur les Transformers pour des environnements à ultra-basse latence (Publication NeurIPS).

🛠 STACK TECHNIQUE :

Agentic : MCP Servers, LangGraph, Pydantic AI, Multi-Agent RAG.

Production : vLLM, Ollama, Deep Learning Robustness, Hybrid Search.

Infrastructure : OpenShift (OCP), Kubernetes, Docker, GCP (Vertex AI), CI/CD.

🎯 MODALITÉS :
Disponible pour des audits techniques, du design de roadmap IA ou des missions de Lead AI Architect.
  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Rouen (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Matmut
    Lead AI Consultant | Banking & Insurance Industrialization
    BANQUE & ASSURANCES
    mars 2025 - avril 2026 (1 an et 1 mois)
    Rouen, France
    Mission : Industrialisation de systèmes d'IA Générative critiques en environnement Assurance & Banque. Fusion de l'ingénierie Backend haute performance et du LLMOps pour délivrer des infrastructures souveraines et sécurisées.

    Réalisations Clés :

    IA Agentique & Standards (MCP) : Design et déploiement pionnier de serveurs Model Context Protocol (MCP). Création d'interfaces standardisées pour connecter les LLMs aux données silotées, permettant le passage à l'échelle des Agentic Workflows.

    Infrastructure Souveraine : Orchestration de déploiements On-Premise (vLLM, Ollama) sur clusters OpenShift (OCP), garantissant une confidentialité absolue des données et une conformité aux exigences réglementaires.

    RAG Multi-Agents (HIRAG) : Conception d'architectures de recherche hybride (Vecteurs + BM25 via ElasticSearch & MongoDB) pour maximiser la pertinence contextuelle des réponses métier.

    Performance & Observability : Optimisation FinOps des ressources GPU/CPU sur OCP. Mise en place d'un monitoring industriel via OpenTelemetry & Grafana pour le suivi de la latence et de la dérive (Drift) des modèles en production.

    Sécurité by Design : Sécurisation avancée des APIs via protocoles JWT/OAuth2 et maintien d'un socle de code asynchrone ultra-robuste (FastAPI, Pydantic).
    LLM RAG MCP Agentic AI LLMOps
  • AI Startup
    Co-founder & Chief AI Architect | Agentic AI & Cloud Strategy
    TÉLÉCOMMUNICATIONS
    juin 2024 - février 2025 (8 mois)
    Rouen, France
    Direction technique et architecturale de plusieurs initiatives SaaS AI-native centrées sur l'IA Agentique. Mon rôle a consisté à concevoir l'intégralité de la colonne vertébrale technique, du design des modèles de prédiction à l'infrastructure cloud scalable.

    Réalisations Clés & Ingénierie Deep Tech :

    Architectures Agentiques & RAG : Conception et déploiement de moteurs de prédiction temps réel basés sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Intégration avancée de Vertex AI Vector Search pour assurer des prédictions ultra-précises basées sur des flux de données hétérogènes.

    Infrastructure Cloud-Native (GCP) : Orchestration complète de l'écosystème Google Cloud Platform. Développement de pipelines de données asynchrones via Firebase Cloud Functions et déploiement de modèles de pointe (Frontier Models) via Vertex AI.

    Performance & FinOps : Optimisation drastique des coûts d'inférence cloud par l'implémentation de stratégies de caching de prompts et d'arbitrage intelligent entre modèles (Model Routing).

    Leadership Produit : Transition rapide de la phase de recherche vers un MVP industriel prêt pour le marché mobile, garantissant une haute disponibilité et une latence minimale et sécurisé pour l'utilisateur final.
    Google Cloud Plateform RAG LLM Python Cloud computing
  • SpaceAble
    Lead AI Scientist | Space Situational Awareness (SSA) & High-Stakes Predictive Systems
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    novembre 2023 - juin 2024 (7 mois)
    Rouen, France
    Direction scientifique pour le développement de produits ML prédictifs dédiés à la sécurité des infrastructures spatiales. Focus sur la transition de modèles de recherche vers des pipelines d'inférence industriels sur GCP.

    Réalisations Clés & Impact Technique :

    Prédiction de Trajectoires & Sécurité (SSA) : Conception d’algorithmes avancés pour la Space Situational Awareness (SSA), incluant la prédiction de trajectoires de satellites et l’évaluation des risques de collision (Conjunction Assessment) en temps réel.

    Scientific LLM Agents : Architecture et déploiement de Scientific Chatbots (Agents RAG) capables d’interroger des corpus de données spatiales complexes pour assister les opérateurs de vol.

    Infrastructure Serverless à l'Échelle : Déploiement de pipelines d’inférence hautement scalables sur Vertex AI, orchestrant le traitement de flux de télémétrie massifs avec une latence optimisée.

    Analyse de Météo Spatiale : Implémentation de modèles prédictifs pour l'analyse des vents solaires et de la météo spatiale, protégeant l'intégrité opérationnelle des constellations en orbite basse (LEO).
    Google Cloud Plateform Cloud computing Python LLM IA générative

Recommandations

Soyez le premier à recommander Lucas

Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.

Ces profils de freelance correspondent également à vos critères

AgathaA

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

2

BaptisteB

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

5

AmedA

Amed Hamou

Senior Lead Developer

4

(2)

7

AudreyA

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

4

Formations

  • Doctorat en Machine Learning
    INSA Rouen
    2023
  • Summer School: Hi Paris, Machine Learning
    HEC School of Management
    2022
    Summer School: Hi Paris, Machine Learning

Certifications

Compétences

Catégories