Machine Learning Engineer

Créateur de solutions IA & Machine Learning

Développeur Machine Learning (Epitech Lille), je conçois des modèles intelligents pensés pour la production. Spécialisé en Machine Learning Engineering et en optimisation de la performance, je construis des algorithmes rapides, fiables et scalables.

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Stack technique

Compétences & technologies

Un écosystème complet du prototype au déploiement à grande échelle.

Python
PyTorch
HuggingFace
Scikit-learn
FastAPI
GCP Vertex AI
Docker
Kubernetes
PostgreSQL
Neo4j
Node.js
MLOps
Projets sélectionnés

Du laboratoire à la production

Une sélection de réalisations qui illustrent ma capacité à transformer la recherche en systèmes IA fiables et déployables.

NLU → Graph

Rail Pathfinding AI — NLU-to-Graph

Pipeline complet transformant une requête en langage naturel en itinéraire optimal : fine-tuning de Flan-T5 pour l'extraction d'intentions, puis modélisation de graphes GTFS résolus par Dijkstra et A*.

PythonNeo4jFlan-T5GTFS
100 % local

RAG Local — Architecture découplée

Système de Retrieval-Augmented Generation 100 % local. Indexation vectorielle FAISS, serving Mistral via Ollama et interface Next.js 14 — sans dépendance à une API externe.

FastAPIFAISSMistralNext.js
Real-time

F1Mates AI — Predictive Serving

Benchmarking et serving de modèles prédictifs pour la Formule 1. Validation stricte des entrées via Pydantic pour garantir l'intégrité des données en production.

LSTMScikit-learnFastAPIPydantic
Juin 2026

Google Professional ML Engineer

Certification Google Cloud orientée production : conception de pipelines ML scalables, déploiement sur Vertex AI, monitoring et MLOps de bout en bout.

GCPVertex AIMLOps
Parcours

Expérience & formation

Une trajectoire dédiée à la conception de systèmes IA, du laboratoire au déploiement à grande échelle.

2023 — 2026

Software Engineer — Backend & Data

Elonet Lille (Alternance)

Développement de services backend critiques (PHP / Vue.js) et industrialisation de la chaîne CI/CD pour l'équipe technique.

  • Optimisation : refactorisation complète du schéma SQL d'applications critiques, réduction du temps de latence de 40 %.
  • Production : services backend avec une disponibilité de 99.9 % pour les utilisateurs métier.
  • Qualité : pipelines CI/CD et standardisation des workflows GitFlow.
2024 — 2026

Expert Technologies de l'Information (Bac+5)

Epitech Lille

Cycle Expert TI option Intelligence Artificielle. Spécialisation en Machine Learning Engineering, MLOps et architectures de données.

2021 — 2024

Bachelor Concepteur Développeur d'Applications

EPSI Lille

Bachelor CDA spécialité Intelligence Artificielle. Validé avec mention. Premiers travaux sur le NLP et les modèles prédictifs.

Disponible octobre 2026

Construisons ensemble votre prochaine solution IA

Vous avez un projet de Machine Learning, un système RAG à industrialiser ou simplement envie d'échanger ? Je serais ravi d'en discuter.