Polytech Dijon (ESIREM) - Cycle ingénieur en spécialité Ingénierie des Logiciels et des Connaissances (ILC).

Intelligence Artificielle : Apprentissage approfondi du Machine Learning et du Deep Learning.  


Développement Logiciel : Maîtrise des langages Python, C++, Java, Swift, JavaScript et PhP.  


Méthodologies & DevOps : Utilisation de Git pour le versionnage, Docker pour la conteneurisation et mise en œuvre de pipelines CI/CD.  


Gestion de Données : Manipulation et structuration de bases de données SQL et NoSQL

ArianeGroup (2025) : Data Scientist (6 mois). Conception d'un système GraphRAG pour la synthèse automatisée de documents techniques. Missions incluant le nettoyage de bases de données complexes, l'ingénierie IA et la rédaction de documentation technique pour experts et non-experts.  

Université Technologie Petronas, Malaisie (2024) : Technicien R&D (3 mois). Développement d'une solution de détection de rouille sur plateformes pétrolières par drone. Extraction de datasets via OpenCV et optimisation de modèles de Deep Learning pour la segmentation d'images.  


Projet Personnel (Système de Visée Optronique) : Création d'un pipeline de détection de cibles mobiles sous Linux avec YOLOv10 et OpenCV. Optimisation de la latence via la conversion au format ONNX et prédiction de trajectoires par filtres de Kalman.

Diplôme d'ingénieur : Spécialité ILC, mention Assez Bien (Polytech Dijon, 2025).  


CPGE TSI : Classe préparatoire aux grandes écoles, Technologie et Sciences de l'Ingénieur (Lycée Gaspard Monge, 2022).  


BAC STI2D : Mention Assez Bien (Lycée du Grésivaudan, 2020).

Data Science & IA : Expertise en modélisation Machine Learning et Deep Learning, ainsi qu'en architectures LLM, LangChain et GraphRAG.  


Vision par Ordinateur : Maîtrise d'OpenCV et YOLOv10 pour la détection d'objets et la segmentation d'images.  


Optimisation Technique : Capacité à réduire la latence via la conversion de modèles au format ONNX et l'accélération GPU.  


Développement & Data : Maîtrise de Python (Pandas, PyTorch, TensorFlow), SQL/NoSQL et langages système (C, C++, Java).  


Soft Skills : Aptitude à la vulgarisation technique pour des profils non-experts et au recueil de besoins métier complexes.