Description

Je suis AI Engineer spécialisé dans la conception et la mise en production de systèmes d’intelligence artificielle à fort impact, avec une expertise en Generative AI, systèmes multi-agents et MLOps.

J’accompagne les entreprises dans l’automatisation de leurs processus métiers critiques grâce à l’IA (KYC, conformité, fraude, knowledge management).

🚀 Ce que je fais concrètement :

Conception de systèmes GenAI (LLM, RAG, LangChain, LangGraph)

Développement de systèmes multi-agents (Agentic AI)

Automatisation de processus métiers (KYC, conformité, back-office)

Mise en production (Docker, CI/CD, cloud GCP/AWS/Azure)

Intégration avec les systèmes d’information (API, workflows)

💡 Cas d’usage récents :

Système multi-agents pour automatiser les contrôles KYC (banque)

Chatbot RAG sur documents internes

Benchmark de solutions GenAI à l’échelle entreprise

🎯 Pourquoi travailler avec moi :

Approche orientée business (pas juste technique)

Expertise production (scalabilité, monitoring, robustesse)

Expérience sur des environnements exigeants (banque, industrie)

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Strasbourg (jusqu’à 40 km), Bordeaux (jusqu’à 10 km), Lyon (jusqu’à 10 km), Nantes (jusqu’à 10 km)

BPCE
AI ENGINEER
BANQUE & ASSURANCES
juillet 2025 - Aujourd'hui (11 mois)
Charenton-le-Pont, France
Conception d’un système d’automatisation des contrôles métiers bancaires via une
architecture multi-agents IA (Agentic AI) pour des cas d’usage KYC et assurance vie.

Réalisations clés
 Conception d’une architecture multi-agents (LangGraph) :
o Orchestrateur + agents spécialisés (KYC, documents, SI, conformité)
o Orchestration dynamique basée sur règles métiers externalisées (CSV → plan
d’exécution IA)
 Automatisation des contrôles KYC (contrôle permanent) :
o Extraction de données depuis documents (PDF multimodal)
o Vérification automatisée des règles réglementaires (identité, conformité,
cohérence SI)
o Gestion des cas incomplets avec workflow de demande de pièces
 Système explicable & auditable :
o Génération de rapports de contrôle structurés (OK / KO par règle)
o Traçabilité des décisions pour conformité bancaire
 Cas Assurance Vie – automatisation acte de décès :
o Pipeline IA pour validation automatique des documents administratifs
o Intégration avec Google Agent Engine / ADK
 Industrialisation & orchestration :
o Design d’un framework réutilisable pour différents contrôles métiers
o Intégration avec SI via APIs et protocoles agentiques (MCP)
Impact
 Réduction significative des tâches manuelles de contrôle
 Accélération des processus KYC / conformité
 Mise en place d’un socle agentique scalable pour futurs cas d’usage
Langchain LangGraph Google ADK MCP Vertex AI
Renault Group
Consultant ML / Data Scientist GenAI
AUTOMOBILE
janvier 2025 - juin 2025 (5 mois)
Boulogne-Billancourt, France
Contexte Benchmark stratégique de plateformes GenAI pour identifier la meilleure solution d'orchestration d'agents et de systèmes RAG à l'échelle entreprise.
Réalisations clés
• • Conception de scénarios de test avancés GenAI :
◦ o RAG classique vs RAG agentique (multi-agents)
◦ o Cas d'usage métier basés sur documents internes (SharePoint, knowledge base)
• • Évaluation de plateformes IA :
◦ o Dataiku LLM Mesh
RAG LLMs
AID
GenAI Engineer
CONSEIL & AUDIT
janvier 2024 - décembre 2024 (11 mois)
Paris, France
 Mise en place d'un pipeline MLOps pour déployer un chatbot RAG sur des documents
internes
 Vectorisation des données avec Chromadb, intégration avec Langchain
 Test du modèle avec RAGAS, monitoring des performances et gestion du drift
 Déploiement via Streamlit, orchestration sur cloud (Azure)
LLMs MLOps Langchain RAG Streamlit

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