À propos de Sébastien
Passionné par les projets à forte valeur ajoutée, je m’investis pour générer un impact concret.
Toujours à l’affût des dernières avancées technologiques, j’intègre les innovations les plus pertinentes.
Curieux et rigoureux, j’explore sans cesse de nouveaux défis pour co-créer des solutions sur mesure.
Freelance agile, j’allie expertise IA et écoute métier pour transformer les enjeux en résultats tangibles.
Medium :
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Nexa ForwardData EngineerHIGH TECHmai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Paris, FranceMissions
- Mise en place d’un pipeline de traitement orchestré dans un pod Kubernetes, avec scripts Python pour l’extraction, la transformation et le chargement des données.
- Gestion sécurisée des secrets via AWS Secrets Manager et orchestration de différents environnements de développement.
- Utilisation de AWS Lambda pour l’ingestion automatique de bases de données vers un Data Lake MongoDB.
- Intégration de Kafka pour l’ingestion en temps réel des données issues d’API vers des bases transactionnelles.
- Création d’un process pour intégrer Azure SQL au pipeline, permettant d’alimenter directement les tableaux de bord Power BI en données à jour.
- Nexa ForwardData Scientist & Software Engineer IAHIGH TECHmai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Paris, FranceData Scientist & Software Engineer IA, j’accompagne des entreprises (Rexel, Groupama, Prova, ECF, Bpifrance) dans l’exploitation et l’automatisation de leurs processus data-driven.Missions
- Classification produit & scrapping : conception de modèles ML pour classifier et segmenter automatiquement les gammes Rexel à partir de descriptions textuelles et de bases documentaires.
- RAG multiniveau pour GenAI : élaboration de workflows Retrieval-Augmented Generation pour un agent IA capable de rédiger rapports financiers/actuarielles et de remplir des formulaires – projets Groupama, Prova, ECF.
- Text-to-Query (MCP) : interface en langage naturel pour formuler des requêtes vers les bases de données métier, avec restitution adaptative (texte, graphiques, tableaux).
- Parsing multi-format par IA : structuration automatique de PDF, DOCX, PPTX et images pour enrichir les index et optimiser les stratégies RAG.
- Reporting automatisé : agents de génération de tableaux Excel, graphiques et analyses à partir de données brutes non structurées.
- Déploiement LLM on-premise : mise en place d’un serveur de modèles open-source pour garantir la confidentialité des données sensibles.
Compétences techniques- Langages & frameworks : Python (pandas, scikit-learn, FastAPI), React
- Bases de données : MongoDB, SQL (PostgreSQL, MySQL), graphes (Neo4j…)
- Cloud & DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, AWS, Azure
- BI & visualisation : PowerBI, Excel avancé
- IA & NLP : parsing, MCP, Function Calling, RAG (classique et graph), on-premise LLMs
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Formations
- Ingénieur en Data & IAESILV - École Supérieure d'Ingénieur Léonard de Vinci2023Big Data & IA (Data Science, Data Engineering, AI Engineer, Computer Vision, Gen AI)
- Formation général en Computer ScienceHanyang University2021