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AI Engineer with 2+ years in Generative AI & Data Engineering
AI is analyzing your overall score…
Identifying your key strengths…
Evaluating your skill match against the job requirements…
Assessing your cultural and operational fit
AI Engineer, with 2 ans d'expérience. Habitué à concevoir des solutions IA scalables et à forte valeur métier, je suis passionné par les applications IA appliquées à des domaines complexes tels que le traitement documentaire. Certifié AWS Data Engineer, à l'aise sur les stacks Python et les environnements cloud. Je cherche à rejoindre une équipe produit ambitieuse pour contribuer à l'automatisation intelligente de processus.
EPSI Paris
Master · Intelligence Artificielle
August 1, 2023 – June 30, 2025
Université de Lille
Licence · Informatique
August 1, 2020 – June 30, 2023
Maquetting
AI & Data Engineer
November 1, 2023 – December 1, 2025
Paris, Île-de-France, France
AI Knowledge Base
January 1, 2023 – January 1, 2025
Architecturé une solution RAG complète (LLM GPT / BERT-based + FastAPI + PostgreSQL/pgvector) avec recherche sémantique, réduisant la latence de recherche et les coûts d'inférence via Redis caching Développé des cas d'usage de synthèse documentaire, d'analyse de documents et de génération de texte via prompt engineering avancé et fine-tuning des stratégies de retrieval Déployé l'infrastructure via Docker Compose avec stockage objet MinIO (API-compatible AWS S3), exposant les endpoints d'inférence via FastAΡΙ.
Plateforme de prédiction énergétique
January 1, 2023 – January 1, 2025
Réalisé le feature engineering sur +5 Go de données énergétiques, améliorant la précision des modèles de +15 à 25% via comparaison de plusieurs approches ML (régression, ensemble methods) Automatisé le pipeline de modélisation (Kedro + MLflow) assurant la reproductibilité des expérimentations et le tracking des paramètres modèles Mis en production le modèle via FastAPI (endpoint d'inférence) et Kafka (streaming des données énergétiques en temps réel), permettant des prédictions en continu sur flux de données Déployé un dashboard de monitoring des dérives de données (Streamlit, NannyML), permettant la détection proactive des data drifts et la maintenance prédictive du modèle
Data Science With Python
Cisco
January 1, 2026 – Present
AWS Certified Data Engineer
AWS Academy
January 1, 2025 – Present
Cultural Fit Analysis
The candidate's projects showcase a strong alignment with an AI Engineer role, focusing on practical applications of AI and data engineering. Their experience with diverse tools and methodologies (RAG, MLOps, real-time data processing, data drift monitoring) suggests adaptability and a continuous learning mindset. The focus on delivering business value and working in Agile environments indicates a good fit for a product-driven team.
Soft Skills & Operational Fit
The candidate demonstrates strong problem-solving skills through their project work, particularly in optimizing search latency and inference costs. Their experience in Agile environments and presenting results to stakeholders indicates good collaboration and communication skills. Standardizing development environments via Docker also points to a focus on operational efficiency and team onboarding.