Data & AI Architect
J’architecture et je déploie des systèmes IA prêts pour la production.
RAG, LLM, MLOps, data platforms, gouvernance & sécurité - du cadrage exécutif au déploiement.
Indépendant. Niveau enterprise. Exécution de bout en bout.
Enterprise-grade delivery
- •Architecture IA de bout en bout
- •Pipelines data sécurisés & gouvernance
- •Systèmes LLM production-grade (RAG, agents)
- •Déploiement cloud-native
- •Alignement exécutif (CIO/CTO/Head of AI)
Availability
Disponible pour mandats de conseil IA (cadrage, architecture, delivery).
Également ouvert à des rôles senior : AI Architect / AI Platform Lead / AI Product Leadership.
Trust signals
Méthode, gouvernance et discipline d’exécution - sans promesses marketing.
Delivery discipline
- Cadrage: objectifs, contraintes, risques, critères d’acceptation
- Architecture: ADRs, revue, standards, threat model
- Run: observabilité, incidents, SLO/SLI, post-mortems
Security & governance
- RBAC / least-privilege, audit trails
- Data classification & retention
- LLM safety: prompts, evals, red teaming léger
- Conformité: RGPD-by-design (si applicable)
Artifacts (on request)
- Statement of Work (SOW) / plan de delivery
- Architecture diagram + runbook
- Risk register + DPIA checklist
- Cost model (FinOps) & capacity assumptions
Documents et exemples disponibles sur demande.
Ce que je fais
Une approche orientée valeur, de la stratégie à la mise en production.
Data Engineering
Pipelines fiables, data quality, coûts maîtrisés. De la source à la valeur, sur du cloud ou on-prem.
- •Mise en place de pipelines robustes et observables
- •Modélisation des données pour l’analyse métier
- •Amélioration de la qualité et de la gouvernance des flux
Livrables
AI Engineering
Du POC au produit IA: LLM, RAG, agents, évaluation, MLOps. Focus robustesse et sécurité.
- •Intégration de modèles ML/LLM dans vos processus
- •Mise en place des pratiques MLOps essentielles
- •Conception de cas d’usage orientés valeur utilisateur
Livrables
Product & Architecture
Architecture cible, choix techno, patterns scalables. Aligner tech, business, et contraintes (RGPD, sécurité).
- •Design d’architecture aligné avec les besoins métiers
- •Choix techniques guidés par la maintenabilité
- •Structuration des briques produit et données
Livrables
Strategy & Delivery
Cadrage, roadmap, MVP, delivery itératif. Pilotage pragmatique jusqu’à la prod et l’évolution.
- •Cadrage des priorités data et IA selon vos enjeux
- •Pilotage de roadmap orientée impact métier
- •Suivi des décisions et de l’avancement opérationnel
Livrables
Projets phares
Une sélection de réalisations récentes.
Projet référence
Court résumé du projet, du contexte et des résultats principaux.
Autre projet
Description courte du projet.
Blog & insights
Réflexions sur la data, l'IA et l'architecture produit.
Médias & communauté
Contenu, partage et échanges sur les réseaux.
