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GregCesi/README.md

Grégoire Marchand

Ingénieur en informatique (CESI, 2024), développeur full-stack. Je me spécialise en ingénierie IA : appels LLM intégrés à des applications, RAG, évaluation. Je construis de bout en bout, en local, et je mesure avant d'optimiser.

Projets

  • job-search : tri automatique d'offres d'emploi. Extraction par LLM local en vocabulaire fermé, scoring Python explicable sur deux axes, traces de chaque appel au modèle, interface Nuxt.
  • rag-eval-scifact : labo d'évaluation du retrieval sur BEIR SciFact. Des campagnes comparent embeddings, BM25, recherche hybride et rerankers, avec une prédiction écrite avant chaque mesure. Métriques et test statistique codés à la main, documents relus par un juge LLM.
  • Harnais d'agent de code : un agent exécute seul des tickets écrits à l'avance, vérifié par lint, typecheck, build et tests, avec une seule relecture humaine à l'arrivée. Code non public.

Stack : Python · FastAPI · Ollama · ChromaDB · LangGraph · MLflow · Hydra · Vue / Nuxt · TypeScript · Tailwind

Belgique · Strasbourg · gmarchand.pro1@gmail.com

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  1. job-search job-search Public

    Tri d'offres d'emploi : extraction par LLM local (Ollama) en vocabulaire fermé, scoring Python explicable sur deux axes, interface Nuxt.

    Python

  2. rag-eval-scifact rag-eval-scifact Public

    Banc d'évaluation du retrieval sur BEIR SciFact : métriques codées à la main, campagnes avec prédiction écrite avant mesure, runs suivis dans MLflow.

    Python