À propos de Pierre
Concrètement, j’aide mes clients à :
- Transformer des POC IA en solutions robustes en production,
- Automatiser des processus à forte valeur (SEO, marketing, data, enrichissement produit)
- Concevoir et maintenir des pipelines data et ML fiables (Airflow, SQL, BigQuery),
- Optimiser les performances, les coûts et la scalabilité des systèmes ML / LLM,
Types de projets et livrables :
- Pipelines ML et data (ETL/ELT, orchestration, scoring, monitoring)
- Systèmes de recommandation et personnalisation
- Solutions GenAI : RAG, agents LLM, génération de contenu, SEO automatisé
- APIs ML et services backend (Flask, serverless)
- Audits techniques IA / data et recommandations d’architecture
Ce qui me différencie :
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- Pillar Science,Senior AI/ML ScientistHIGH TECHmars 2025 - Aujourd'hui (1 an et 3 mois)Montreal, QC, CanadaR&D - Système de recommandation académique–industrie (matching chercheurs / entreprises)- Système de recommandation CatBoost pour le matching chercheurs–entreprises.- Pipeline SQL modulaire avec feature engineering, negative sampling et métriques de productivité scientifique.- Orchestration avancée avec Apache Airflow (Python, SQL, Bash).- Réconciliation d'entités (homonymes, institutions, entreprises). -Travail transverse avec les équipes produit et ingénierie pour la mise en production.
- Index Web MarketingLead Data ScientistE-COMMERCEoctobre 2022 - février 2025 (2 ans et 4 mois)Montreal, QC, CanadaAutomatisation SEO & GenAI / Cloud (GCP)- Agent LLM pour l'optimisation SEO (rich snippets) avec LangGraph.- Génération et validation de code par LLM (sandbox JS, tests, headless browser).- Pipeline LLM de génération de descriptions produits (LangChain).- Données à forte cardinalité, optimisation serveur et architecture serverless (Cloud Functions).- Déploiement et gestion d'applications sur GCP (BigQuery, App Engine, Pub/Sub).- Contribution à un brevet : modélisation mathématique et documentation technique.
- Index Web MarketingData ScientistE-COMMERCEseptembre 2019 - octobre 2022 (3 ans et 1 mois)Montreal, QC, CanadaMachine Learning & recommandation – données marketing à grande échelle- Modèle de recommandation NCF implémenté en PyTorch, optimisé en performance et en mémoire.- Transfer learning via embeddings OpenAI et recherche vectorielle sémantique pour le remplacement produit.- Déploiement de modèles ML sur GCP et exposition via API Flask.- Optimisation de modèles Deep Learning et pipelines serverless (Cloud Functions, stockage intermédiaire et cold storage).
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Formations
- Ingénieur en Génie PhysiqueÉcole Polytechnique de Montréal2017École d'ingénieur en physique
- Licence en mathématiquesUniversité Joseph Fourier2015Licence en mathématiques