Stéphane Koche

La plupart des projets IA s'arrêtent au même endroit: un prototype qui fonctionne en local, et personne pour le transformer en système que l'entreprise peut réellement exploiter. C'est précisément là que j'interviens.

Data Scientist senior, 6 ans d'expérience en conception et mise en production de systèmes ML et GenAI. Je couvre la chaîne complète - modélisation, développement, déploiement, sécurisation, observabilité - sans passage de relais entre les étapes.

Ce que je livre: Systèmes RAG en production, avec sources traçables et réponses vérifiables. Backends IA industrialisés incluant serveurs MCP et outils contrôlés. Chaînes MLOps et LLMOps complètes: Docker, CI/CD, monitoring, gestion de secrets, IAM cloisonné. Modèles de détection de fraude et de scoring déployés avec explicabilité exploitable par le métier.

Résultats en mission: Réduction de coûts opérationnels de 27 % via modèles prédictifs déployés sur 11 pays. Automatisation de processus équivalente à 2 ETP. Gain de 10 % de précision sur les prévisions budgétaires. Latence de scoring 500-600 ms en production FinTech.

Réalisations consultables:

1) MedRAG - système RAG déployé sur GCP Cloud Run: API FastAPI privée en IAM-only, UI Streamlit, embeddings BGE, index Chroma, sources citées page par page, trois comptes de service cloisonnés, 24 tests pytest.

2) FoodHub - backend IA industrialisé sur AWS: FastAPI, repository layer déterministe empêchant tout accès SQL direct du LLM, RDS PostgreSQL privée, ECS Fargate, serveur MCP exposant des outils contrôlés, pipeline CI/CD à 4 stages.

Ma manière de travailler: Je pars de ce que vous voulez obtenir, pas de la technologie disponible. Je livre du code documenté et une passation technique: vos équipes reprennent la main, vous ne dépendez pas de moi.

Le travail en mode hybride me convient mais le full remote est le mode que je préfère