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Alexandre MatyusAM

Alexandre Matyus

Data Scientist | RAG/LLM | Graph AI | MLOps | CICD

€ 600/dag
Lille, FR
3-7 jaar

Gemiddelde responstijd: 1 uur

Over Alexandre

RAG/LLM | Graph AI (Knowledge Graphs/GNN) | MLOps/CI-CD | FastAPI | Python | PyTorch/HuggingFace | MLflow | Airflow/dbt | Docker/Kubernetes | Neo4j (RDF/SPARQL) | Vector DB (FAISS/Chroma) | Azure/GCP/AWS | Monitoring (Prometheus/Grafana) | Git/GitHub Actions | RGPD | SSO/RBAC


Vous avez des données… mais peu d’impact métier ?

En tant que data scientist, je transforme vos données en modèles de machine learning robustes, prêts pour la production et parfaitement intégrables à vos produits.

Mes terrains de jeux favoris :

  • NLP. Je combine des LLM reliés à vos documents (RAG) et des modèles d’embeddings (BERT / Sentence-Transformers) pour la recherche sémantique, le retrieval + re-ranking et la QA.
  • Graph AI. Je convertis vos données complexes en graphes (extraction d’entités/relations, Knowledge Graphs sous Neo4j / RDF / SPARQL) et j’entraîne des modèles de Deep Leraning (Graph Neural Networks (GNN), Hypergraph Neural Network) pour la prédiction de liens, la classification, la détection d’anomalies et la recommandation.
  • Recommandation . Je conçois des systèmes de recommandation apprenants (bandits contextuels / reinforcement learning) alignés sur vos objectifs (conversion, LTV, churn).
  • Industrialisation (MLOps / CI-CD). Tests, FastAPI, Docker, pipelines CI/CD, MLflow/registry, monitoring (latence, coût, drift), traçabilité, sécurité (SSO/RBAC) et conformité RGPD.

Livrables. Pipelines d’ingestion, index vectoriel, API déployable, graph store prêt à l’emploi, suite d’évaluation, dashboard de monitoring et documentation d’exploitation le tout versionné et prêt à intégrer par votre équipe tech ou votre Product Owner.

Outils. Python | FastAPI | Pandas | scikit-learn | PyTorch / HuggingFace | TensorFlow | MLflow | Airflow / dbt | Docker / Kubernetes | Neo4j (RDF/SPARQL) | Vector DB (FAISS/Chroma) | Azure / GCP / AWS | Prometheus / Grafana | Git / GitHub Actions | R
  • Frans

    Tweetalig / moedertaal

  • Engels

    Beperkte professionele capaciteit

Kan op locatie werken
Lille (tot 50km), Paris (tot 50km)

Werkervaring

  • The innovation loop
    Data scientist
    HIGHTECH
    september 2022 - september 2024 (2 jaren)
    Lille, Frankrijk
    Participation active à plusieurs projets de Data Science appliquée à l’analyse de documents scientifiques et brevets, avec un focus particulier sur la classification des objectifs de développement durable (SDG). J’ai été impliqué sur l’ensemble du cycle de vie du projet :

    -Phase amont: réalisation d’un état de l’art, conception du protocole d’annotation, web scraping des documents sources.
    -Modélisation & NLP: entraînement de modèles de classification traditionnels et basés sur des LLMs (BERT, fine-tuning de prompts GPT), évaluation via des métriques standard (précision, F1).
    -Déploiement: encapsulation des modèles dans des containers Docker et mise en production via API.
    -Collaboration: participation à la conception d’un système multi-agent, gestion de versions sur Git, travail inter-équipes avec UX researchers et PO.
    -Méthodologie: approche agile appliquée à la Data Science, gestion de projet via Monday.

    Environnement technique : Python, scikit-learn, HuggingFace, spaCy, Docker, Git, Monday.

    Natural Language Processing (NLP) Scikit-learn FastAPI Docker BERT
  • LITL
    Doctorant
    ONDERWIJS & E-LEARNING
    september 2024 - Vandaag (1 jaar en 9 maanden)
    Lille, Frankrijk
    - Thèse en cours dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à l’éducation personnalisée
    - Modélisation de parcours d'apprentissage à l'aide de techniques avancées en graphes et apprentissage par renforcement
    - Construction d'architectures hybrides combinant machine learning et représentation des connaissances
    - Implémentation de systèmes algorithmiques complexes, gestion de grands jeux de données
    - Rédaction scientifique, gestion de projet et communication avec les parties prenantes académiques
    Graph Theory Scikit-learn Neo4j Deep Learning GNN

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