David A. Ouedraogo
AI Engineer | LLM Specialist
Data Scientist & Enseignant Vacataire IA
Ingénieur en Intelligence Artificielle passionné par la conception et le déploiement de solutions d'IA générative (LLM, RAG, agents intelligents) au service de la performance métier.
A Propos
4+ ans d'expérience
En Data Science, Machine Learning et systèmes conversationnels
Expertise LLM
RAG, agents intelligents, GPT-5, Claude, Llama
Déploiement Production
Azure, AWS, GCP avec CI/CD et monitoring
Formateur IA
Plus de 100 étudiants formés en IA générative
Fort de plus de 4 ans d'expérience dans la Data Science, le Machine Learning et les systèmes conversationnels, j'ai contribué à la mise en production de modèles d'IA à grande échelle pour le secteur bancaire et assurantiel. Je maîtrise l'ensemble du cycle de vie des modèles - de la collecte et la préparation des données au déploiement en production - dans un cadre sécurisé, conforme et éthique. Passionné par l'enseignement, j'ai formé plus de 100 étudiants aux fondamentaux de l'IA générative et continue à partager mes connaissances à travers mes interventions dans les écoles d'ingénieurs.
Mes Activités
Découvrez mes activités de formation et de conférence en Intelligence Artificielle
Cliquez sur une activité pour en savoir plus
Expérience Professionnelle
4+ ans d'expérience dans l'IA et la Data Science
AI LLM Engineer
BNP Paribas
- •Conception et déploiement d'un agent conversationnel intelligent basé sur GPT-4/5, LangChain et Azure OpenAI
- •Développement d'agents multimodaux autonomes capables d'interagir avec les outils internes via Microsoft MCP Server
- •Implémentation d'un pipeline RAG sécurisé utilisant CosmosDB et Azure AI Search
- •Réalisation de tests de vulnérabilité (prompt injection, adversarial testing)
AI LLM Engineer
Crédit Agricole Technologies et Services
- •Conception et déploiement d'un système RAG à grande échelle traitant plus de 10 000 documents
- •Orchestration de plusieurs agents IA complémentaires (Llama et Mistral)
- •Intégration du système dans un chatbot d'entreprise via Streamlit et FastAPI
- •Déploiement sur Azure avec optimisation des performances d'inférence
Formateur IA
Wild Code School & ESIEA
- •Formation de plus de 100 étudiants en IA générative à la Wild Code School
- •Encadrement de modules avancés en DATA CRAFTING et DATA MINING à l'ESIEA (M1)
- •Animation de sessions interactives et ateliers pratiques
- •Veille continue sur les dernières avancées en intelligence artificielle
Consultant Data Scientist
Micropole
- •DIOR: Fine-tuning de modèles génératifs (Diffusion, GPT)
- •MAIF: Modèle de scoring tarifaire intégré via API
- •AUDI: Segmentation clients et prévision de commandes sur AWS
- •LESIEUR: Prévision des ventes et optimisation des stocks
Consultant Data Scientist
DataStorm
- •Modélisation du churn client pour ENI et GRTgaz
- •Prévision de la consommation énergétique
- •Industrialisation des pipelines de scoring
- •Reporting automatisé
Compétences & Certifications
Intelligence Artificielle Générative
Deploiement & API
Plateformes Cloud
Data Science & ML
Données & Visualisation
Théories & Pratiques
Certifications
Microsoft Azure
- •Création de solutions de langage naturel avec Azure AI
- •Développement de solutions d'IA générative avec Azure OpenAI
- •Intégration avancée avec Azure OpenAI Service
Février 2024
Google Cloud Platform
- •Google Cloud Essentials
- •Big Data & Machine Learning Fundamentals
- •Generative AI Fundamentals
2024
Formation & Langues
Mastère Spécialisé, Data Science pour la Connaissance Client
sept. 2021 - sept. 2022ENSAI 🇫🇷
Programme permettant de développer une double expertise en data science et marketing, avec un focus sur la segmentation et le ciblage client.
Cours principaux :
- •Scoring methods
- •Time series analysis
- •Introduction to Marketing & Marketing principles
- •Customer Relationship Management (CRM)
- •Experiential Marketing (Marketing Mix), Digital Marketing
- •Natural Language Processing (NLP)
- •Customer Satisfaction Measurement & Analysis
- •Bayesian Regression
- •Discrete Choice Models
- •Data Visualization & Data Storytelling
- •Data Law & Ethics
- •Econometrics (Introduction, Spatial, Panel Data)
- •Machine Learning / Deep Learning / Reinforcement Learning
- •Recommender Systems (Multi-Armed Bandits)
Master 2 (M2), Mathématiques des données
sept. 2020 - sept. 2021Université Sorbonne Paris Nord 🇫🇷
Cours principaux :
- •Statistical Learning
- •Signal Processing with Wavelets
- •Digital Data Science
- •Biomedical Statistics
- •Relational Databases
- •Deep Learning
- •Morphological Tools for Image Processing (Erosion, Dilation, etc.)
- •Exploratory Multidimensional Statistics (PCA, MCA, etc.)
Diplôme d'Ingénieur, Mathématiques Appliquées pour le Calcul Scientifique
sept. 2017 - sept. 2021Université Sorbonne Paris Nord 🇫🇷
Cours principaux :
- •Numerical Analysis
- •Descriptive & Inferential Statistics
- •Probability Theory
- •Uncertainty Quantification
- •Introduction to Finance
- •Programming: Matlab, C++, C, Python
- •Constrained Optimization in Finite Dimension
- •Partial Differential Equations
- •Distribution Theory
- •Algorithms & Optimization
- •Stochastic Calculus
- •Business & Professional Culture (Communication Techniques, General Economics, QHSE, Entrepreneurship, Team Management, Professional Integration, Ethics, etc.)
Master 2 (M2), Mathématiques financières
oct. 2019 - févr. 2020Technical University of Munich 🇩🇪
Échange Erasmus
Cours principaux :
- •Investment Strategies
- •Geometric Methods for Dynamical Systems
- •Stochastic Analysis (Brownian Motion, EDS, Martingales...)
- •NonLinear Optimization Advanced
Classes préparatoires
sept. 2015 - juil. 2017ESMT/ESIGELEC 🇸🇳
Cours principaux :
- •Analyse
- •Algèbre
- •Physique
- •Sciences de l'Ingénieur
- •Informatique
Baccalauréat scientifique Série D / S2
sept. 2013 - juil. 2014Collège Notre Dame de l'Espérance 🇧🇫
Niveau : Mention bien
Langues
Projets Personnels
- •Vision par ordinateur : détection et suivi d'animaux
- •Bot Telegram basé sur ChatGPT
- •Veille technologique continue en IA/Data Science
Centres d'Intérêt
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