IA & Arquitecto de Nube IA Agentica & MLOps AWS / Python

Compromiso de MLOps: diseño, despliegue e industrialización de sistemas de procesamiento automatizado inteligente para documentos complejos en el sector energético.

• Diseñé e industrialicé tuberías de ML para análisis automatizado de documentos a través de PDFs, imágenes y formularios.
• Diseñé agentes de IA especializados para procesamiento de documentos con Textract, Rekognition, ADK y AgentCore.
• Desplegué, automatizé y monitoreé modelos en arquitecturas en la nube escalables con Lambda, Step Functions y DynamoDB.
• Implementé mecanismos de alerta y supervisión de producción para mejorar la robustez del sistema con CloudWatch, SNS y SQS.
• Proporcioné liderazgo técnico para desafíos complejos de automatización.

Proyecto NeuRoam: plataforma para recopilar y analizar datos de comportamiento de la vida cotidiana.

• Desarrollo full-stack de una aplicación web, APIs y una aplicación móvil para NeuRoam.
• Modelos de IA integrados para extraer conocimientos espaciotemporales de datos geolocalizados.
• Implementación de pipelines CI/CD con GitHub y Docker.
• Cumplimiento del RGPD y requisitos del CNRS para la gestión de datos de salud.
• Formación y acompañamiento de los usuarios para la adopción de la plataforma.

Proyecto BrainWatch: sistemas de IA diseñados para interpretar el comportamiento humano para un proyecto de crédito fiscal de investigación de tecnología avanzada.

• Financiamiento no dilutivo asegurado a través de los programas CIR, French Tech y BPI.
• Diseñé una infraestructura de IA escalable para operaciones basadas en datos.
• Desarrollé BrainWatch, una plataforma de análisis de comportamiento multimodal.
• Implementé pipelines automatizados de CI/CD y prácticas de cumplimiento del RGPD.
• Optimizé los pipelines de procesamiento de datos en AWS.

Proyecto AGPA: investigación sobre la base neural de la representación social agente-paciente.

• Desplegué modelos de ML y aprendizaje profundo para datos de fMRI y EEG.
• Analicé millones de voxeles para estudiar las interacciones entre el cerebro y el comportamiento.
• Procesé series temporales multimodales complejas.

Proyecto de investigación: modelado de mecanismos de memoria episódica en realidad virtual.

• Analicé datos de fMRI y de comportamiento a través de millones de puntos de datos.
• Desarrollé una aplicación móvil para la recopilación de datos.
• Construí una interfaz web para visualizar resultados experimentales.
• Desplegué infraestructura de nube híbrida con recursos de AWS y CRNL.
• Publiqué tres artículos científicos basados en los resultados.

Proyecto HUBBLE Learn: observatorio de comportamiento basado en trazas de e-learning.

• Recopilé y analicé datos de comportamiento de estudiantes de medicina.
• Evalué el impacto de las estrategias de enseñanza en los resultados de aprendizaje.
• Diseñé paneles interactivos y una base de datos dedicada.

Proyecto Tamagocours: juego digital para concienciar sobre los usos educativos de la tecnología digital.

• Analicé la dinámica de adopción de juegos serios a través del procesamiento de datos de trazas.
• Aplicación de clustering y ML para segmentar los comportamientos de los usuarios.
• Produje recomendaciones para optimizar la experiencia del usuario y el impacto educativo.

Proyecto LENA: validación de un sistema de reconocimiento de voz para niños pequeños.

• Tratamiento y análisis de las producciones orales de niños francófonos.
• Desarrollé modelos de PLN robustos adaptados a las características del habla específicas de los niños.
• Validé científicamente el sistema en contextos de investigación y terapéuticos.

Proyecto ASTERISK: implementación de un IPBX para la gestión de telecomunicaciones de CPAM.

• Desplegué una solución IPBX con Asterisk para las agencias de CPAM.
• Optimizé la red con enrutadores, VLANs y virtualización VMware.
• Proporcioné soporte técnico y mantenimiento para la infraestructura de red y telecomunicaciones.