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Pierre-Yves GoujonPG

Pierre-Yves Goujon

AI/ML Engineer

700 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Pierre-Yves

1️⃣ AI/ML Engineer
🚀 Ingénieur IA avec une forte préférence pour la conception et le déploiement de modèles légers et efficaces (LLM ou non). J'aime privilégier performance et sobriété énergétique pour des applications IA accessibles, durables et maintenables.

2️⃣ QA Engineer & Coach Agile
🔍 Fort de plus de 10 ans d’expérience, j’ai accompagné des squads et optimisé des processus pour garantir la qualité et la fiabilité de produits tech. Mon approche : collaboration, Agile Testing et réduction des dépendances aux outils E2E (Cypress, Playwright, ...) pour livrer des solutions robustes et scalables.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

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

Expériences

  • DataScientest / Mines Paris
    Machine Learning Engineer
    septembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
    Projet embarqué sur Raspberry Pi 5 8GB et Hailo-8 + Raspberry Pi AI Camera
    • Pipeline complète de numérisation, développement et études stratégiques Numériser des jeux de société (OpenCV + OCR-Tesseract ).
    • Créer un RAG pour interroger les règles (LlamaIndex + Qdrant). Développement du jeu & génération de datas (Claude Code glm-4.7-flash & OpenCodeInterpreter deepseek-coder )
    • Simuler des stratégies en temps réel (Inférence accélérée HailoRT, TinyLlama-MTCS).
    Projet de Machine Learning (6mois - Bootcamp) : Catégorisation de produits de marketplace (Amazon, CDiscount, Challenge Rakuten) par l'image et le texte

    Data Product Management
    • Définition d'un Business Model
    • Experience Map pour cadrer différents profils
    • Analyse de la concurrence & enjeux légaux
    • Définition d'un MVP
    • Elaboration du Machine Learning Canvas avec KPI/OKR
    Machine Learning
    • Exploration & analyse de la pertinence des data images et textes (datasets Amazon, CDiscount, Rakuten)
    • Perplexité (distilgpt2), Détection de langue (Fasttext - Confidence Score)
    • Pré-Processing & Augmentation (image & texte)
    • Image : Bounding box, agrandissement, normalisation (Halide, Torchvision)
    • Texte : Traduction (NLLB-200, mBART-50), Correction grammaticale (t5-base, Ollama), Lemmatization / Stemming (NLTK, spaCy), Tokenisation, Vectorisation
    • Modélisation Image (ResNet, MobileNet, ViT, FAISS, YOLOv5)
    • Modélisation Texte (XGBoost, DistillBERT, DeBERTa, Meta Llama)
    • Modélisation Hybride (CLIP-ViT-B/32)
    • Modèle global en architecture microservices (Docker) et combinaisons de probabilités (F1 score 84 %)
    MLOPS
    • Architecture microservices et orchestration pour entrainement, réentrainement, API, stockage, sécurité, monitoring
  • Obat
    Senior Lead Quality Engineer
    novembre 2023 - juillet 2024 (8 mois)
    Lead QE à l'échelle d'une squad ou plusieurs (gestion de sujets transverses)
    Optimisation du projet Cypress
    Lead Scrum Master
  • PlayPlay
    Senior Lead Quality Engineer
    mars 2021 - avril 2023 (2 ans et 1 mois)
    Paris, France
    Lead QE dans une squad fonctionnant selon l'approche Scrum. Senior QE sur les sujets transverses, aussi bien techniques que sur la philosophie de la qualité. : coaching & définition d'objectifs Stack technique : NodeJS/VueJS/PHP/Laravel/Google Cloud Plateform/Datadog/Docker/Kubernetes/Github Actions/Cypress/Jest/PHPUnit Scope de la squad Garant de la vision globale de PlayPlay sur la qualité : l'effort de test doit être porté par tous et à toutes les étapes de construction d'une feature Contexte Scrum (Sprint de 2 semaines, 3 Amigos, structure Epic + Story, Continuous Delivery, stratégie & campagne de test, TNR, Sprint de support client ) Participation à l'élaboration des Epics & Stories Construire une vision autour de la pyramide des tests : évaluer constamment l'efficacité de chaque étage Mise en place et évangélisation autour du Pair Testing Réalisation de certaines Rétro dont une orientée sur les tests Mise en œuvre de tests de performance avec Vegeta Organisation des Recettes Party Organisation de team building autour des jeux de société Réalisations avec Cypress Mise en place de l'outil avec CucumberJS et une structure .feature(Gherkin)/steps/page object Participation à la migration de CI : Travis -> Github Actions Passage de la parallélisation de 4 à 10 containers Pilotage de la santé des tests end-to-end via le Dashboard Cypress (focus flaky et temps de build <10 min) Accompagner les développeurs vers la prise en compte de Cypress dans leurs PR (non-bloquant pour aller vers du bloquant) Création d'une Task Force autour de la stabilité de l'outil (2 mois) Construction de la métrique de couverture des tests guidée par un document spécifique (et évangélisation autour de son maintien par la tech) Travaux de fond sur les performances de Cypress en CI (optimisation via Github Actions) Participation à la construction d'un data-seeding. Son objectif, permettre à Cypress d'arriver au plus vite à son objet de test.

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Formations

  • La gestion des containers virtuels
    Global Knowledge
    2018
    La gestion des containers virtuels
  • Validation et tests des logiciels
    ORSYS
    2016
    Validation et tests des logiciels

Compétences

Catégories

  • Autre