Ingénieure IA et agents Cv Hélène Petit Ingénieure IA et agents 06 39 98 XX XX helene.petit@example.com helenepetit Rennes POINTS FORTS Analyse méthodique Comparaison de configurations et examen des journaux conduits avec méthode, afin de distinguer les anomalies utiles des simples variations. Documentation utile Guide de diagnostic conçu pour être repris par les autres étudiants, avec une attention particulière à la clarté des étapes et des constats. Esprit d’équipe Dans une équipe de quatre personnes, suivi des contributions et revues de code partagées pour garder un historique compréhensible des corrections. Curiosité technique Comparaison de réponses OpenAI et Mistral sur 40 questions, puis ajustement des consignes à partir des résultats incomplets observés. Transmission des pratiques Accompagnement de camarades de licence pendant des séances consacrées à Git et aux pratiques collaboratives, en privilégiant des exemples concrets. COMPÉTENCES Python TypeScript API REST Agents IA GitHub Copilot MCP LLM Sinequa Analyse d’impact Étude de faisabilité Analyse de journaux Diagnostic logiciel Git CI/CD Documentation technique PROFIL Jeune diplômée d’un master en informatique, spécialisation intelligence artificielle, avec une pratique académique du prototypage d’agents pour l’ingénierie logicielle. Projets en Python, TypeScript et API REST autour de Sinequa, de GitHub Copilot et du protocole MCP, avec des LLM OpenAI et Mistral. Analyse de configurations, étude d’impact et préparation de migrations complétées par la création d’outils de diagnostic à partir de journaux simulés. Revues de code, tests et documentation technique pour rendre les prototypes compréhensibles et réutilisables par une équipe. Approche rigoureuse des investigations, de la comparaison des résultats et de la capitalisation des connaissances , avec une expérience de projets menés en équipe et présentés à des jurys universitaires. FORMATION Master informatique Université de Rennes 2026 Rennes Licence informatique Université de Bretagne Occidentale 2024 Brest COMPÉTENCES TECHNIQUES Langages de programmation: Python, TypeScript, JavaScript API et formats d’échange: REST, OpenAPI, JSON IA générative: OpenAI, Mistral, Hugging Face Agents et assistants: GitHub Copilot, Model Context Protocol, LangChain Recherche et indexation: Sinequa, Elasticsearch, OpenSearch Gestion de versions: Git, GitHub, GitLab Intégration et livraison: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins Tests logiciels: pytest, Jest, Vitest Formats de configuration: YAML, TOML, XML Supervision technique: Grafana, Prometheus, OpenTelemetry COMPÉTENCES Python TypeScript API REST Agents IA GitHub Copilot MCP LLM Sinequa Analyse d’impact Étude de faisabilité Analyse de journaux Diagnostic logiciel Git CI/CD Documentation technique EXPÉRIENCE Projet de prototypage d’agent IA pour l’intégration Projet universitaire septembre 2026 - présent Rennes Conception d’un agent d’assistance dans une extension GitHub Copilot , avec TypeScript et MCP, pour retrouver les procédures d’intégration et guider les investigations dans un environnement de démonstration. Développement d’outils MCP donnant accès à une documentation technique indexée dans un bac à sable Sinequa , avec réponses fondées sur des sources consultables et vérification manuelle de la pertinence. Réalisation d’appels à des LLM OpenAI et Mistral via API REST , puis comparaison des résultats sur un jeu de 40 questions afin de relever les réponses incomplètes et d’affiner les consignes de l’agent. Mise en place de contrôles Git et d’une chaîne CI/CD pour exécuter les tests, vérifier les changements et documenter les étapes de lancement du prototype. Étude universitaire en analyse de configuration Sinequa Projet de fin d’études septembre 2025 - juin 2026 Rennes Élaboration d’un prototype Python d’ analyse d ’impact sur des configurations Sinequa fictives, avec extraction des dépendances et synthèse des changements susceptibles d’affecter les intégrations. Comparaison de versions de configuration pour faire ressortir les écarts, les points de rupture possibles et les éléments à examiner avant une migration, à partir de scénarios de test documentés. Construction d ’une étude de faisabilité pour automatiser des vérifications récurrentes, en évaluant les données disponibles, les limites du prototype et les besoins des ingénieurs d’intégration. Présentation des résultats à un jury universitaire et production d’un guide de diagnostic réutilisable par les autres étudiants du projet. Projet étudiant en supervision et diagnostic logiciel Projet de cours octobre 2024 - juin 2025 Rennes Développement d’un outil Python et d’une API REST pour analyser des journaux applicatifs simulés et regrouper les erreurs par type et par fréquence. Création de recommandations de diagnostic associées aux anomalies repérées, puis évaluation sur des jeux de journaux préparés pour le cours. Utilisation de Git pour suivre les contributions d’une équipe de quatre personnes, effectuer des revues de code et conserver un historique exploitable des corrections. Rédaction d’une documentation technique et présentation des résultats, avec recueil des retours de l’équipe enseignante pour améliorer la lisibilité des constats. RESPONSABILITÉS, DISTINCTIONS ET RECONNAISSANCE Mention au projet de fin d’études pour la qualité de la documentation technique, Université de Rennes, 2026. Prix de présentation de projet lors de la journée étudiante du département informatique, 2025. Organisation d’un atelier étudiant de revue de code à l’Université de Rennes, 2025-2026. Accompagnement de camarades de licence lors de séances de travail sur Git et les pratiques collaboratives, 2024. CERTIFICATIONS GitHub Foundations, GitHub 2025 Formation pratique aux API REST et à leur test, Université de Rennes 2025 AFFILIATIONS PROFESSIONNELLES Adhérente à l’Association for Computing Machinery (ACM), communauté professionnelle en informatique. Adhérente à la Société informatique de France (SIF), association dédiée aux échanges et à la promotion de l’informatique.
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