Thormas/thomas-horrut
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Thomas Horrut
2026-05-30 01:14:16 +02:00
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commit a739378a06
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@ -11,22 +11,33 @@
society: [#link("https://www.athome-solution.fr/")[Athome Solution]],
logo: image("../assets/logos/athome.png"),
location: [Bordeaux, FR],
date: [2026 - Présent],
date: [Février 2026 - Présent],
description: list(
[Diriger une équipe de scientifiques et d'analystes de données pour développer et mettre en œuvre des stratégies axées sur les données, développer des modèles prédictifs et des algorithmes pour soutenir la prise de décisions dans toute l'organisation],
[Collaborer avec la direction pour identifier les opportunités d'affaires et stimuler la croissance, mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de gouvernance, de qualité et de sécurité des données],
[Preuve de concept d'un outil de détection d'informations personnelles
identifiables dans des textes juridiques français],
[Génération d'un corpus de textes augmenté par substitution de fausses
entités dans des documents annotés],
[Intégration et évaluation de modèles de Reconnaissance d'Entités Nommées],
[Agent GraphRAG end-to-end pour échanger avec l'humain sur le contenu de
documents de spécification initialement au format DOCX]
),
tags: ("Dataiku", "Snowflake", "SparkSQL"),
tags: ("vLLM", "Neo4j", "spaCy", "transformers", "docling", "Microsoft Presidio", "INCEpTION", "PostgreSQL"),
)
#cv-entry(
title: [Stagiaire Ingénieur IA (Stage d'Application)],
society: [#link("https://www.mappalab.eu/")[Laboratoire Mappa, Université de Pise]],
date: [2025],
date: [Mai 2025 - Août 2025],
location: [Pise, IT],
logo: image("../assets/logos/unipi.svg"),
description: list(
[Analyser de grands ensembles de données avec SQL et Python, collaborer avec les équipes pour découvrir des insights commerciaux],
[Créer des visualisations de données et des tableaux de bord dans Tableau, développer et maintenir des pipelines de données avec AWS],
[Agent d'extraction de données structurées depuis des documents PDF italiens
longs et quelconques],
[Pré-extraction du contexte pertinent à partir de modèles de Reconnaissance
d'Entités Nommées],
[Génération automatique d'un corpus de données de vérité de terrain à partir
d'une base de données bruitée],
[Optimisation automatique du prompt grâce à la vérité de terrain],
),
tags: ("vLLM", "DSPy", "docling", "scikit-learn", "MLFlow", "pandera", "PostgreSQL"),
)