CTO & Co-founder de Deeprof | Expert en Causal Inference & LLM | 27+ publications scientifiques | Transforme la recherche IA avancée en solutions production scalables pour 10K+ utilisateurs.
AI Research Engineer avec formation doctorale avancée, entrepreneur et chercheur indépendant
AI Research Engineer avec formation doctorale avancée en inférence causale, deep learning et intégration de Large Language Models. Fondateur et CTO de Deeprof, plateforme EdTech IA servant 10,000+ utilisateurs concurrents.
Diplômé de l'Université Paris-Saclay (CNRS LaMME) , j'ai publié 27+ articles de recherche avec 27,000+ lectures. Transitionné vers la recherche indépendante et l'entrepreneuriat en 2023 tout en continuant mes contributions académiques.
Expert en causal inference, model compression, et LLM optimization. Spécialisé dans la transformation de recherche théorique en systèmes production avec impact business significatif.
Mes diplômes, formations académiques et certifications professionnelles.
Université Paris-Saclay (CNRS LaMME) & École Polytechnique
2020 - 2023
Recherche doctorale sur l'inférence causale et le deep learning pour l'analyse de survie. Publications de pointe et contributions théoriques.
Université Paris Saclay
2018 - 2020
Spécialisation en Machine Learning avancé, Big Data et Modélisation Statistique. Projet de fin d'études sur l'optimisation de modèles prédictifs.
Amazon Web Services (AWS)
Mai 2023
Compétences validées en conception d'architectures scalables, fiables et coût-efficaces sur AWS.
DeepLearning.AI
Avril 2024
Maîtrise des pratiques de déploiement, monitoring et gestion de pipelines ML en production.
De la recherche académique à l'entrepreneuriat technologique
Maîtrise complète de la stack moderne IA/ML et recherche avancée
27+ publications en IA, inférence causale et compression de modèles
Framework unifié pour systèmes de ranking avec garanties théoriques et architecture Transformer optimisée.
Extension dynamique du framework SurvCaus pour l'analyse de survie avec effets temporels variables.
Système de scoring crédit temporel avec réseaux d'attention hiérarchiques pour analyse risque dynamique.
Approche causal RL avec quantification d'incertitude bayésienne pour régimes de traitement personnalisés.
Framework révolutionnaire pour l'inférence causale en analyse de survie avec garanties théoriques.
Disentanglement de facteurs causaux et structures géométriques avec confounders latents et manifolds non-linéaires.
Découvrez mes projets avec démonstrations interactives en temps réel
Plateforme EdTech avec LLM Agents
Plateforme d'apprentissage personnalisée avec tuteurs LLM autonomes servant 10,000+ utilisateurs concurrents. Architecture microservices AWS avec compression de modèles optimisée et 99.9% uptime.
Recherche en inférence causale
Framework révolutionnaire pour l'analyse de survie avec inférence causale et garanties théoriques. Publié sur arXiv avec citations multiples et adoption industrielle.
Consultez et téléchargez mon CV détaillé pour en savoir plus sur mon parcours.
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