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Expériences
- Groupe BPCEData Scientist Gen AI & RAGBANQUE & ASSURANCESmai 2025 - Aujourd'hui (1 an et 3 mois)Charenton-le-Pont, FranceAccompagnement du Groupe BPCE dans la conception et le déploiement à l'échelle d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques de différents métiers (Juridique, Compliance, IT). L'enjeu majeur était de passer du simple "PoC" à des solutions d'entreprise industrialisées, sécurisées et évaluées en continu.🎯 Réalisations & Missions :Cadrage Stratégique & Delivery Agile : Animation des phases de cadrage avec les directeurs de projet et Business Analysts (BAs) pour définir les cas d'usage, les budgets et le time-to-market (PoC ➔ MVP ➔ Prod). Travail en itérations (Sprints) en étroite collaboration avec les développeurs.Ingestion Multimodale & Traitement de Données : Création de pipelines complexes d'ingestion depuis des sources hétérogènes (SharePoint, Confluence, API internes). Utilisation de Layout Analyzers pour structurer les documents (PDF, Word, Excel) via l'extraction de polygones, couplé à des stratégies de chunking dynamiques enrichies en métadonnées.Moteur de Recherche Avancé (Search) : Mise en place d'une architecture de retrieval à deux niveaux pour les chatbots internes : recherche vectorielle (Bi-encoders) combinée à un reranking fin (Cross-encoders). Intégration de filtres métiers via NLU (stopwords, synonymes).Évaluation & Fiabilité (Anti-hallucination) : Garant de la justesse des modèles via le déploiement du framework RAGAS. Création de Golden Datasets pour mesurer la cohérence documentaire, évaluer les réponses générées ("LLM-as-a-judge") et assurer une fiabilité absolue pour les métiers de la compliance.Architecture Cloud : Déploiement de l'ensemble de la solution sur l'infrastructure sécurisée de la banque (Azure AI).🛠️ Stack technique : Azure AI, Python, RAGAS, LLMs, Vector DBs, Bi/Cross-Encoders, Layout Analyzers, NLU, Méthodologie Agile/Scrum.
- Elite Block ResearchFounder & Lead AI Engineer — Multi - Agent LLM Research PlatformBANQUE & ASSURANCESjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)Paris, FranceDesigned and built a serverless multi - agent LLM platform from scratch, orchestrating 9 specialized agents (Claude 4.6) for parallel analysis of market structure, order flow, and derivatives risk.• Engineered a hierarchical synthesis engine with a strict 12 - step financial reasoning framework, deterministic conflict - resolution matrices, and kill - switch guardrails.• Built the end - to - end GCP pipeline (Cloud Run, Cloud Scheduler) to ingest market data, generate analytics, and autonomously publish institutional - grade PDF research and real - time alerts; implemented a unified memory and portfolio - tracking layer enabling narrative continuity.
- VD QUANTAI / LLM Engineer — Equity Research AgentBANQUE & ASSURANCESjanvier 2025 - janvier 2026 (1 an)Paris, France• Designed and built a LangGraph multi - tool agent (Claude Haiku 4.5) orchestrating a hybrid RAG pipeline (ChromaDB + BGE cross - encoder reranker) over SEC filings and earnings transcripts, complemented by structured SQL retrieval an d real - time news ingestion.• Engineered systematic source citation with reliability tiers , deterministic token - budget control via round cap, and full execution traceability through LangSmith .
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Formations
- Python for Financial Analysis and Algorithmic TradingPierian2020Python for Financial Analysis and
- Master of ScienceRennes School of Business2018MSc in Financial Market Analysis