Je construis aujourd'hui des systèmes IA en production - avec une trajectoire claire vers la performance, l'inférence locale et l'ingénierie système.
Ingénieur backend & IA avec plus de 7 ans d'expérience dans la construction de systèmes en production. Je conçois des backends IA fiables, des pipelines RAG, des APIs, des workflows de retrieval et des couches d'évaluation capables de tenir dans des environnements réels. Ma trajectoire est volontaire : partir de l'IA appliquée pour aller vers le fine-tuning, l'ingénierie de la performance, l'inférence locale et le travail orienté C++ / systems. Basé à Montréal. Je comprends le contexte local, technique et professionnel. Je ne sépare pas la recherche de l'ingénierie. La production est l'endroit où la recherche rencontre la réalité - et c'est précisément là que je veux être.
Systèmes IA en production
Conçu un pipeline RAG qui a réduit la latence de récupération documentaire de 40 % tout en maintenant la qualité du recall en production.
La performance comme discipline
Mis en place une couche d'évaluation qui détectait les cas d'hallucination avant la mise en production. Latence, observabilité et justesse traités comme des contraintes d'ingénierie dès le départ.
Du builder au chercheur
L'ingénierie de production est mon laboratoire - elle me donne les contraintes, les échecs et les comportements sous charge que la recherche seule ne peut pas fournir. Ma trajectoire va de l'IA appliquée aux questions systèmes : comment les modèles se comportent sous pression, où l'inférence se dégrade, et ce qu'il faut vraiment pour optimiser en profondeur.