À propos de Yakini
Ingénieur docteur (Bac+8) spécialisé en IA générative, je dispose d’une solide expérience en intelligence artificielle et en traitement du langage naturel (NLP / LLM), acquise à la fois en recherche et en contexte industriel et de conseil.
Comment je peux vous aider
J’interviens sur des projets techniques pour lesquels la scalabilité et l’impact métier sont des facteurs déterminants :
- Développement Python (scripts, services)
- Solutions IA & NLP (LLM, RAG, recherche sémantique, classification, résumé, generation de document)
- Conception d’architectures backend / API
- POC IA → mise en production
Ma valeur ajoutée
- Expertise PhD : compréhension fine des modèles et des enjeux algorithmiques
- Vision industrielle : solutions maintenables, testables et déployables
- Approche pragmatique : focus sur l’impact réel, pas sur la complexité inutile
- Communication claire : vulgarisation possible pour équipes non techniques
Types de projets & livrables
- Pipelines NLP / IA documentés et testés
- Architectures RAG et moteurs de recherche sémantique
- POC fonctionnels + mise en production/recommandations d’industrialisation
- APIs backend Python prêtes pour la production
- Audits techniques et notes d’architecture
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Toulouse (jusqu’à 50 km)
Expériences
- AIRBUS via Expleo GroupGenerative AI EngineerHIGH TECHoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Toulouse, France
- Assessed feasibility and experimented with LLM use cases (Google Gemini) in a highly regulated industrial environment.
- Designed and implemented POC demonstrators to automate documentation analysis and internal workflows.
- Performed prompt engineering, performance evaluation, and technical scoping.
- Expleo GroupPh.D Engineer & Data ScientistHIGH TECHjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)Toulouse, France
- Led the end-to-end design and architecture of a Retrieval-Augmented Generation system for domain-specific technical answers.
- Built vector databases, ingestion pipelines, retrieval strategies, and evaluation frameworks.
- Developed and optimized the full POC: retrieval, generation orchestration, and user interaction.
- HNFCPh.D Research | Data ScientistSECTEUR MÉDICALdécembre 2020 - juillet 2023 (2 ans et 7 mois)Besançon, France
- Designed a complete machine learning pipeline for large-scale classification of medical textual data.
- Conducted preprocessing, anonymization, and vectorization and trained ML/transformer-based models.
- Collaborated with clinical teams to refine requirements and validate results.
- Performed this work in the context of PhD research, combining state-of-the-art methods with rigorous experimentation and evaluation.
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4
Formations
- Ph.D in Computer ScienceUniversité Marie Louis et Pasteur2023Ph.D in Computer Science
- Master in Computer ScienceUniversité de Technologie de Belfort-Montbéliard2020Master in Computer Science
Certifications
- LangChain for LLM App DevelopmentSimpliLearn2025
- Machine Learning using PythonSimpliLearn2025