AI engineerGenève / Lausanne, Suisse00:00:00
Ingénieur GenAI chez Orange Business. Je construis des systèmes RAG, des workflows multi-agents et de l'infra LLM qui tournent en production, et j'expédie mes propres produits en parallèle.
Ouvert aux rôles AI engineer, forward-deployed et solutions
Journal de bord
73 000+
interactions fans en 2 semaines, 71,5 % de complétion
73 000+ interactions fans en 2 semaines, 71,5 % de taux de complétion, 5 langues. Direction de bout en bout du chatbot officiel GPT-4 de la Coupe du Monde de Basketball FIBA 2023, du PoC au lancement en 4 mois sur Facebook Messenger et web.
GPT-4 · Real-time API · Facebook Messenger · Web Widget · Multilingual (5 langues) · Project Management
En prod
chez Orange Business, pour les équipes produit et commerciales
Chatbot RAG d'intelligence cloud en production chez Orange Business. Intégration multi-LLM locale (Llama 3.3 70B, DeepSeek R1, QwQ 32B) via vLLM sur GPU H100 NVL et L40S, orchestration LangChain + ChromaDB. Conçu pour des réponses auditables, pas pour la démo.
LangChain · ChromaDB · vLLM · H100 NVL · Llama 3.3 70B · DeepSeek R1
Clients payants
en production sur jobswiper.ai, construit seul
En production sur jobswiper.ai avec des clients payants, construit en solo. SaaS de recherche d'emploi propulsé par l'IA : moteur de matching (embeddings vectoriels + reranking LLM), éditeur de CV façon Canva, simulateur d'entretien temps réel et extension Chrome pour 18+ job boards et ATS.
Next.js 16 · React 19 · TypeScript · Tailwind CSS · shadcn/ui · Supabase
20 PRs
mergées dans apache/airflow, via un pipeline d'agents
20 pull requests mergées dans apache/airflow (38 000+ étoiles), sur 42 soumises, via un pipeline d'agents autonomes que j'ai construit pour gérer le cycle de contribution. Des bugfixes pointus : scheduler, task-sdk, providers (Google, Oracle, Alibaba, SMTP, FAB), migrations de base de données, dont 2 correctifs de sécurité.
Python · Apache Airflow · Agents autonomes · Claude Code · Open Source · pytest
1,27 Md
de paramètres, entraînés de zéro pour comprendre
Un modèle de langage de 1,27 milliard de paramètres entraîné from scratch, juste pour comprendre comment ça marche à l'intérieur. Decoder-only façon LLaMA (24 couches, GQA, SwiGLU, RoPE), entraîné en JAX/Flax NNX sur 2 GPU L40S. Checkpoints publiés sur Hugging Face, exports HF, GGUF et MLX.
JAX · Flax NNX · Python · LoRA · SlimPajama · Hugging Face
On m'a recruté chez Orange pour faire du marketing. J'ai appris à construire seul, et j'ai transformé mon poste en un rôle d'ingénieur IA : personne ne me l'a donné. Aujourd'hui je construis de la GenAI en production le jour, et mes propres produits la nuit. Ce qui compte le plus pour moi : faire de l'IA en laquelle on peut avoir confiance, pas de l'IA qui fait illusion en démo. Je termine mon Master à Epitech en 2026. En attendant, je laisse le travail parler.
De l'idée à la production, seul s'il le faut. Front, back, infra, paiements : je tiens toute la chaîne.
Une démo qui « fait bien » n'est pas un chiffre sur lequel on peut s'engager. Je teste mes sorties sur des cas réels.
La piscine Epitech chaque année. J'ai même entraîné un petit modèle de langage de zéro, juste pour comprendre comment ça marche à l'intérieur.
Ateliers RAG pour les chefs de produit, mentorat de stagiaires, patterns réutilisables. Ce que je construis doit servir au-delà de moi.
09/2024 - Présent
Lyon, France
Conception et déploiement d'outils IA au sein de l'équipe produit Cloud Avenue. Développement end-to-end de « Karl », chatbot RAG dédié à l'intelligence cloud stratégique : orchestration ChromaDB, intégration multi-LLM (Llama 3.3 70B, DeepSeek R1, QwQ 32B) sur GPU H100 NVL et L40S via vLLM. Pipeline automatisé de newsletters IA (93+ éditions hebdomadaires). Plateforme de benchmarking concurrentiel temps réel couvrant 8+ fournisseurs cloud sur 3 gammes de produits, résultats présentés au COMEX. Benchmark de 6+ modèles LLM sur 3 niveaux de GPU (H100 NVL, L40S, L4). Animation d'ateliers RAG pour les chefs de produit (n8n + Ollama + ChromaDB), intégration de 2 stagiaires sur des projets d'IA agentique.
01/2023 - 06/2023
Mies, Suisse
Projet précurseur en IA générative (dès janvier 2023, 2 mois après le lancement de ChatGPT) : pilotage end-to-end d'un chatbot GPT-4 pour la Coupe du Monde de Basketball FIBA 2023. Benchmark de solutions (RFI), PoC, négociation et contractualisation avec BotsCrew. Coordination d'une équipe de 2-3 personnes + prestataire, livraison en 4 mois. Localisation en 5 langues (EN, JP, ID, FR, ES), déploiement sur Facebook Messenger et widget web. 73 000+ interactions fans en 2 semaines, taux de complétion de 71,51%. Création de tableaux de bord analytiques (BI) via GA4 et BigQuery (GCP). Amélioration UI/UX et participation au marketing digital.
2018
Genève, Suisse
Stage d'été au sein de l'Office cantonal des assurances sociales de Genève.
Ouvert aux rôles AI engineer, forward-deployed et solutions
Base : Genève / Lausanne, Suisse
Langues : Français (maternelle), Anglais (C1), Espagnol (B1)