Architecte IA / MLOps Cv Marc Dumas Architecte IA / MLOps 06 39 98 XX XX marc.dumas@example.com marcdumas Strasbourg POINTS FORTS Architecture appliquée Cadrage des composants Azure pour les processus documentaires bancaires, avec des choix reliés aux conditions d’exploitation en production. Industrialisation MLOps Chaînes de tests, versionnement et déploiement reproductible, déjà mobilisées pour faire passer des modèles de paiement en exploitation. Sécurité des données Prise en compte des droits d’accès, de la traçabilité et du cloisonnement dans une application générative utilisée sur des données bancaires. Collaboration technique Revues réunissant les équipes data, sécurité et développement pour partager les décisions d’architecture et traiter les enjeux communs. Transmission des pratiques Accompagnement de deux ingénieurs juniors sur le versionnement, les tests et les déploiements, avec un transfert opérationnel documenté. COMPÉTENCES Architecture de solutions IA Industrialisation MLOps Machine Learning IA générative LLM, RAG et embeddings Python Azure et Azure ML Git et GitLab CI/CD Intégration d’API Systèmes d’information Monitoring des modèles Gouvernance IA Sécurité et conformité IA Prompt security Traçabilité et cloisonnement LANGUES Français Langue maternelle 40 Anglais Niveau professionnel 30 MON PARCOURS PROFESSIONNEL 8 Ans Architecte IA / MLOps at Sillage Numérique (2,6 Ans) Ingénieur Machine Learning at Orbe Data (1,8 Ans) Ingénieur données at Kalyx Conseil (2,5 Ans) Analyste données junior at Méridien Analytique (1,2 Ans) PROFIL Architecte IA et MLOps, près de huit ans d’expérience en Data, Machine Learning et Cloud, dont plus de deux ans en architecture IA et exploitation de solutions en production . Spécialisation dans l’industrialisation de modèles et d’applications d’IA générative, de la préparation des données au monitoring. Parcours bancaire et numérique associant intégration aux API et systèmes d’information, gouvernance et sécurité IA, avec une pratique de Python, Azure ML, GitLab CI/CD , Snowflake et Airflow. Collaboration avec les équipes data, sécurité et métiers, du cadrage technique au transfert opérationnel. EXPÉRIENCE Architecte IA / MLOps Sillage Numérique avril 2024 - présent Strasbourg Architecture de solutions IA pour des processus documentaires bancaires, avec cadrage des composants, choix des services Azure et définition des conditions d’exploitation en production. Conception d’une application d’ IA générative fondée sur des LLM, le RAG et les embeddings, avec Python et Azure ML , puis intégration aux API et aux systèmes d’information métiers. Déploiement de chaînes MLOps avec Git, GitLab CI /CD et Azure ML, couvrant les tests, le versionnement des modèles et les mises en production reproductibles . Intégration de contrôles de gouvernance, de sécurité et de conformité IA, dont prompt security, traçabilité des échanges et cloisonnement des données selon les droits d’accès. Mise en place du monitoring des modèles en production et des alertes sur la qualité des réponses, les erreurs d’API et les dérives de données, facilitant le diagnostic avec les équipes sécurité et métier. Orchestration de flux de préparation avec Airflow et Snowflake pour alimenter les jeux de données de référence utilisés dans les évaluations RAG. Ingénieur Machine Learning Orbe Data juillet 2022 - mars 2024 Lyon Industrialisation de modèles de Machine Learning destinés à la détection d’anomalies dans des opérations de paiement, avec Python et Azure ML , depuis les essais jusqu’aux déploiements contrôlés. Construction de pipelines d’entraînement et de validation, avec suivi des versions de données et de modèles afin de rendre les résultats comparables entre les mises à jour. Intégration des prédictions à des API métiers et coordination des tests avec les équipes applicatives, réduisant les écarts entre les prototypes analytiques et les usages opérationnels. Mise en œuvre du monitoring des performances et de la qualité des entrées, avec documentation des seuils d’alerte et procédures de retour à une version stable. Contribution aux revues d’architecture IA et aux contrôles de gouvernance, avec prise en compte des exigences de sécurité et de conformité propres aux données bancaires. Ingénieur données Kalyx Conseil janvier 2020 - juin 2022 Nantes Développement de pipelines Python pour consolider des données de gestion et fournir des jeux fiables aux équipes de Data et de Machine Learning. Orchestration de traitements Airflow et chargement de tables Snowflake , avec contrôles de qualité et documentation des dépendances pour faciliter les reprises de traitement. Mise à disposition de données par API et intégration aux systèmes d’information clients, avec validation des formats et suivi des erreurs d’échange. Utilisation de Git et de GitLab CI/CD pour automatiser les tests et sécuriser la livraison des composants de traitement dans les environnements Cloud Azure . Analyste données junior Méridien Analytique novembre 2018 - décembre 2019 Rennes Préparation de données transactionnelles avec Python et SQL pour des analyses de risque, avec contrôles de cohérence et documentation des transformations. Évaluation de modèles de Machine Learning supervisés à partir de jeux de données historiques, en comparant les résultats à des indicateurs définis avec les analystes métier. Versionnement des scripts avec Git et rédaction de notes techniques facilitant la reprise des analyses par l’équipe data . RESPONSABILITÉS, DISTINCTIONS ET RECONNAISSANCE Mentorat de deux ingénieurs juniors sur les pratiques de versionnement, de tests et de déploiement MLOps, 2025-2026. Reconnaissance interne pour la qualité de la documentation et du transfert opérationnel lors du déploiement d’une solution RAG, 2025. Animation de revues techniques réunissant les équipes data, sécurité et développement autour des pratiques d’architecture IA. FORMATION Master informatique, spécialité systèmes intelligents et données Université de Rennes 2018 Rennes CERTIFICATIONS Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 2022 Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 2024 Formation professionnelle en sécurité des applications d’IA générative 2025 COMPÉTENCES TECHNIQUES Langages: Python, SQL, YAML Services Azure: Azure Machine Learning, Azure Blob Storage, Azure Key Vault Outils de gestion de versions: Git, GitLab, Git LFS Intégration et livraison continues: GitLab CI/CD, Azure Pipelines, Docker Orchestration des données: Apache Airflow, Azure Data Factory, Apache Spark Entrepôts de données: Snowflake, Azure Synapse Analytics, PostgreSQL Bibliothèques de données: pandas, NumPy, SciPy Apprentissage automatique: scikit-learn, XGBoost, LightGBM IA générative: Azure OpenAI Service, Hugging Face Transformers, LangChain Interfaces et API: FastAPI, Flask, OpenAPI Conteneurs et exécution: Docker, Kubernetes, Azure Container Apps COMPÉTENCES Architecture de solutions IA Industrialisation MLOps Machine Learning IA générative LLM, RAG et embeddings Python Azure et Azure ML Git et GitLab CI/CD Intégration d’API Systèmes d’information Monitoring des modèles Gouvernance IA Sécurité et conformité IA Prompt security Traçabilité et cloisonnement AFFILIATIONS PROFESSIONNELLES Membre de l’Association française pour l’intelligence artificielle, participation aux échanges professionnels sur les pratiques d’IA. Membre de l’association France Digitale, au sein de sa communauté professionnelle consacrée aux technologies numériques. LANGUES Français (Langue maternelle) Anglais (Niveau professionnel)
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