Description

J’accompagne des CTO, Head of Data et dirigeants dans la conception et la mise en production de systèmes d’IA, logiciels et data robustes, capables de créer de la valeur métier durable sans fragiliser l’existant.

J’interviens là où les enjeux sont critiques : cadrage de problématiques complexes, choix d’architecture, industrialisation de l’IA, dette technique, fiabilité des données et passage à l’échelle. Mon rôle est d’apporter clarté, structure et arbitrage technique, en lien direct avec les objectifs business.

Avec une expérience en Europe et en Asie, j’ai accompagné des organisations à différents niveaux de maturité, de l’exploration à l’industrialisation, pour transformer des initiatives data ou IA en systèmes réellement exploitables en production. Je privilégie des solutions conçues pour la durée, intégrant dès le départ les contraintes de coûts, de maintenance et d’opérations.

Mes interventions portent notamment sur :

• La définition et la mise en œuvre de stratégies IA / data alignées avec les priorités produit et business.

• L’architecture et l’industrialisation de solutions IA / ML fiables, observables et auditables.

• La structuration de plateformes data et de systèmes d’aide à la décision produisant des insights exploitables et de confiance.

• L’accompagnement des équipes techniques et du management dans des décisions structurantes à fort impact.

En tant que consultant indépendant, j’apporte un regard senior, extérieur et opérationnel, avec une forte attention portée à la réduction des risques, la maîtrise des coûts et la création de valeur mesurable. Je travaille en partenariat étroit avec les équipes internes, en renfort ponctuel ou sur des engagements plus longs.

👉 Disponible pour des missions de conseil, d’architecture ou de delivery critique, lorsque les enjeux techniques nécessitent un équilibre précis entre innovation, fiabilité et impact business.

Pour plus d'informations:

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

DataDome
Machine Learning Engineer & Data/Software Engineer
HIGH TECH
février 2022 - décembre 2025 (3 ans et 10 mois)
Marseille, France
Impact à l’échelle
5T+ signaux/jour · <2 ms d’inférence · <0,01 % de faux positifs · ~60 % du trafic frauduleux segmenté et bloqué

Plateforme de détection de bots et de fraude à grande échelle
Détection de fraude en temps réel, au niveau des comptes, en combinant des signaux comportementaux et contextuels via des services backend à faible latence.
Développement de services backend Python scalables pour la détection temps réel
Prise en charge des pipelines comportementaux côté client, de la collecte JavaScript à l’ingestion et validation backend
Implémentation de la logique de détection de fraude au niveau des comptes
Outil d’évaluation de vulnérabilité bots
Amélioration de la robustesse de détection en identifiant systématiquement les failles d’évasion via des tests adversariaux reproductibles.
Conception et optimisation d’un outil d’évaluation de résistance aux bots
Développement de frameworks de tests bots (JavaScript et Python)
Exécutions Lambda isolées, répétables et à faible coût
Outillage interne
Amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la sécurité des systèmes.
Développement d’outils internes pour accroître la productivité des développeurs
Implémentation d’un ORM personnalisé pour sécuriser l’accès aux bases de données
Simplification de l’accès multi-clusters Elasticsearch
Réduction de la dette technique via des bibliothèques et abstractions standardisées
Tests & automatisation
Mise en place de tests unitaires, d’intégration et de performance
Automatisation de tâches récurrentes via jobs Python planifiés ou à la demande
Modélisation prédictive et diagnostique
Détection de fraude de haute précision sous charge de production.
<0,01 % de faux positifs avec plus de 5T signaux/jour
~60 % du trafic frauduleux correctement segmenté et bloqué
Renforcement de la stratégie de détection (seuils, pertinence des features, stabilité des performances)
Machine learning Docker Python Elasticsearch Amazon Web Services
DataDome
R&D Software Engineer
HIGH TECH
avril 2021 - août 2021 (4 mois)
Marseille, France
J’ai développé et conçu en Scala un outil permettant de générer des données synthétiques, de les injecter dans le moteur de détection afin d’identifier les goulots d’étranglement de performance du moteur de détection comportementale.
J’ai utilisé Flink comme framework de traitement streaming et batch, avec pour objectif d’effectuer des tests de non-régression afin de prévenir toute dégradation des performances.
Java Scala SQL Elasticsearch Data Engineer
IBI Group
Smart Cities Engineer
ARCHITECTURE & URBANISME
août 2018 - août 2018
Delhi, India
Workflows d’automatisation et de gestion d’incidents : conception et design de solutions pour smart cities, visant à améliorer l’efficacité opérationnelle et la sécurité.