À propos de Yanis
🎯 Senior AI/ML Engineer (PhD ENS Paris) — GenAI, MLOps
J’aide les entreprises à concevoir et déployer des systèmes d’IA avancés, robustes et scalables, avec un focus sur la valeur métier, la conformité RGPD et l’excellence opérationnelle.
🧠 GenAI : agents autonomes sécurisés, LangGraph, RAG, MCP, google adk, langchain, evaluation, security
⚙️ Cloud/MLOps : GCP (Vertex AI, GKE, Cloud Run), CI/CD, Docker, FastAPI, monitoring
🤖 80% d’automatisation via agents GenAI
📦 Contributeur open source (NeuralForecast – Nixtla)
📍 Disponible en freelance (France / Remote) pour missions IA stratégiques, GenAI ou forecast.
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Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- DecathlonSenior AI Engineer - GenAI & Agentic SystemsSPORTfévrier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)Paris, France
Agents IA Autonomes (GenAI) & Automatisation
1. Agent Onboarding Wholesale (End-to-End)Contexte : Processus d'enregistrement de nouveaux clients B2B manuel et très lent (3 semaines). Ralenti le time-to revenue.Solution : Chatbot intelligent et multimodal Intégré à Google Chat pour guider/automatiser l'enregeistrement de nouveaux clients.- Assistant RAG : Répond aux questions sur le processus d'onboarding de clients.
- Onboarding Automatique : Extraction et analyse de contrats/documents (PDF, Images) pour peupler automatiquement les données après validation.
- Orchestration : Google Chat, Vertex AI, BigQuery , proxy sécurisé (VPC) sur GCP, Écriture SAP.
Impact : Accélération drastique (3 semaines → quelques minutes) et autonomie complète.2. Agent Support IT (LangChain/LangGraph)Contexte : Support saturé par tickets répétitifs "price mismatch".Solution : Pipeline complexe avec agent LangChain/LangGraph orchestré par Airflow sur AWS. Analyse documents et extraction automatique.Impact : 80% des tickets résolus automatiquement, équipes libérées.Stack :Python, Vertex AI, Google ADK, Cloud Functions, LangGraph, BigQuery, Airflow, RAG, NeuralForecast, Pytorch - DECATHLONSenior Data Scientist - Forecasting & Supply Chain OptimizationSPORTjuin 2024 - février 2025 (8 mois)Paris, FranceForecasting Ventes & Contributions Open-SourceContexte & Enjeu :Optimiser les stocks Europe via des prévisions plus précises. Les modèles classiques manquaient d'explicabilité pour les métiers.Solution Technique (Expertise Framework) :Modification profonde de l'architecture TFT (code source NeuralForecast/Nixtla).Développement de modules d'interprétabilité native (Feature Importance, Attention Weights) pour rendre l'IA auditable.Contributions Open-Source (Intégrées dans la lib officielle) :PR #1230 Merged (Interprétabilité native) :PR #1104 Merged (Améliorations architecture) :Impact Business :Précision : -2.5% d'erreur (WAPE).ROI : ~ Plusieurs M€ d'économies annuelles par optimisation des stocks.
- FeedgySenior Data Scientist | MLOpsENERGIEnovembre 2023 - avril 2024 (6 mois)Paris, FranceForecasting Production Centrales Photovoltaïques (End-to-End)Contexte & Enjeu : Industrialiser la prédiction de production de centrales photovoltaïques pour optimiser la gestion énergétique. Le défi principal consistait à structurer une démarche R&D foisonnante en un produit MVP robuste, capable de traiter des séries temporelles complexes (données météorologiques et énergétiques) et de passer à l'échelle sur le cloud.Solution :
- Architecture & MLOps : Conception et déploiement d'une chaîne machine learning complète et orchestration sur Airflow. Implementation du monitoring data drift, concept drift.
- Modélisation : Entraînement et optimisation de modèles de boosting (XGBoost, LightGBM) et Deep Learning sur des séries temporelles.
- Management : Pilotage de la roadmap (Jira), définition du MVP et encadrement technique d'une équipe de Data Scientists juniors.
Impact :- Mise en production réussie du pipeline de prévision automatisé. Fiabilisation du delivery grâce au monitoring de la qualité des modèles (Drift detection).
- Montée en compétence de l'équipe sur les standards MLOps.
Environnement technique : Python, AWS (SageMaker, EKS), Kubernetes, ArgoCD, Airflow, MLflow, Evidently, Docker, XGBoost/LightGBM, GitHub Actions.
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Formations
- Master 2 Intelligence Artificielle, Systèmes & DonnéesUniversité Paris Dauphine - PSL2021M2 informatique: formation complémentaire centrée sur l'industrialisation de l'IA
- Doctorat en MathématiquesÉcole normale supérieure2019
Certifications
- Deep Learning SpecializationCoursera2020