Profil
Ingénieur IA & ML diplômé de l'ENSAI, doté d'une expérience pratique en entraînement de LLMs sur clusters de GPU B200, en développement de systèmes multi-agents et en architecture de modèles from scratch. J'allie de solides connaissances en statistiques à un savoir-faire en implémentation et déploiement d'algorithmes sur-mesure.
Expérience Professionnelle
AI Engineer
Agence Ministerielle pour l'IA de Défense
Data Scientist - Stage de fin d'études - 6 mois
Pôle Data et Innovation, Caisse des Dépôts
Prévision des signatures et versements des prêts immobiliers. Etude statistique complète, modélisation de survie avancée, machine learning, reporting auprès d'interlocuteurs diversifiés.
Data Scientist Consultant - 1 mois et demi
Grande chaîne de sushis (mission junior entreprise)
Analyse de la base de données client (+20 millions de lignes). Segmentation par arbre CART, ACP, K-means. Code optimisé en C++.
Data Scientist - Stage de Recherche - 3 mois
IFREMER (Laboratoire Halieutique)
Evaluation de la sélectivité des chaluts en mer Celtique. Modèle bayésien, tests d'hypothèses, intervalles de confiance Bootstrap, état de l'art sur le sujet.
Formation
Ingénieur Data Scientist - ENSAI
Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information
Spécialité génie statistique, promotion 2024
Licence Génie Mathématique
Université de Rennes 1
Double diplôme avec l'ENSAI
CPGE MPSI - MP
Lycée Fénelon, Paris
Admis à l'ENSAI sur concours
Projets Académiques
API Cadastrale - INSEE
Responsable d'une équipe de 5 étudiants. API Flask interrogeant une base de données cadastrale en ligne, backend de recherches avancées sur le cadastre, gestion de plusieurs utilisateurs.
Latent Map Gaussian Processes
Reproduction d'un article scientifique en équipe de 3. Développement d'une librairie d'entrainement de processus gaussiens sur données mixtes (quantitatives et catégorielles).
Prévision consommation énergétique
Entrainement et comparaison des performances de modèles SARIMA, XGBoost et RNN.
Apprentissage par renforcement - Snake
Développement d'un algorithme apprenant à jouer à Snake sans supervision.
NLP - Analyse de sentiments
Web scraping, classification par embeddings, extraction de sujets, visualisation par ACP / UMAP.
Prévision du développement cardiaque de nourrissons - CHU Rennes
Ensemble learning, modèles linéaires mixtes, Lasso, XGBoost.