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AI Engineer with less than a year in Machine Learning, LLMs & MLOps.
AI is analyzing your overall score…
Identifying your key strengths…
Evaluating your skill match against the job requirements…
Assessing your cultural and operational fit
Ingénieur Data & Intelligence Artificielle avec une expertise en Machine Learning, LLMs, MLOps et systèmes IA en production. Expérience sur des projets industriels internationaux couvrant l'ensemble du cycle de vie IA: collecte de données, NLP, Computer Vision, entraînement de modèles, déploiement cloud et monitoring. Capable de transformer des problématiques métier complexes en solutions IA robustes, scalables et orientées impact business.
Université de Strasbourg
Master Sciences des Données et Systèmes Complexes · Double diplôme
August 1, 2024 – June 30, 2026
Télécom Physique Strasbourg
Diplôme d'Ingénieur Informatique & Réseaux · Data Science & IA
August 1, 2023 – June 30, 2026
Lycée Mohamed V
Classes Préparatoires MP
August 1, 2021 – June 30, 2023
Orange Business Services
AI/ML Engineer | NLP, GenAI & Production AI Systems
March 1, 2026 – August 1, 2026
Paris, Île-de-France, France
SEW USOCOME
AI Engineer | RAG & Predictive Maintenance
June 1, 2025 – August 1, 2025
Strasbourg, Grand Est, France
Télécom Physique Strasbourg
Projet R&D
January 1, 2025 – Present
Strasbourg, Grand Est, France
Agentic AI System - Multi-Agent LLM Assistant
January 1, 2026 – June 1, 2026
Développement d'un système d'agents IA multi-tâches basé sur LangGraph et architectures Agentic AI pour l'automatisation de tâches complexes. Implémentation d'un mécanisme de LLM Routing permettant la sélection dynamique des outils et workflows selon l'intention utilisateur. Intégration d'une mémoire conversationnelle persistante pour le suivi de contexte et l'exécution d'actions multi-étapes. Développement de capacités autonomes : création et lecture de fichiers, résumé de documents, recherche web via DuckDuckGo, gestion d'emails, accès calendrier et météo via APIs externes. Connexion à plusieurs MCP Servers (Model Context Protocol) afin d'étendre dynamiquement les capacités des agents IA. Orchestration de workflows IA avec tool-calling, gestion d'état, raisonnement multi-étapes et exécution conditionnelle. Stack technique: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI API, FastAPI, Docker, APIs REST, MCP, Vector Memory.
Cultural Fit Analysis
The candidate's project diversity, ranging from industrial RAG chatbots to predictive maintenance and multi-agent systems, indicates a broad interest in AI applications. Their academic background and internships in different companies (Orange Business Services, SEW USOCOME) suggest adaptability and a willingness to engage with various industry challenges. The mention of 'Open Source' as an interest also points to a collaborative and knowledge-sharing mindset.
Soft Skills & Operational Fit
The candidate demonstrates strong problem-solving skills, an analytical and results-oriented mindset, and the ability to work in international teams. Their experience with Agile/Scrum methodologies suggests good operational fit for dynamic development environments. The emphasis on technical communication and complex problem resolution aligns well with senior-level expectations.