Aziz D. Saley
Yuron AI
Lead AI engineer et MLOps : industrialisation de modèles en production sur Google Cloud
Chaîne complète maîtrisée : pipelines d’entraînement Vertex AI, intégration continue, exposition des modèles par API, infrastructure as code. Missions vérifiables chez L’Oréal, RIMOWA, Peugeot et la CNAV, plus trois ans et demi de recherche.
- Localisation
- Paris, France
- Statut
- Indépendant / freelance
- Expérience IA
- 8 ans · profil senior
- Langues
- Français
- Disponibilité
- non communiqué
- Mode d’intervention
- À distance, Sur site
- Engagement
- Régie ou forfait
- Mission minimale
- à partir de 5 jours
Cadre proposé par Claude Partners, à confirmer avec le prestataire.
Aziz D. Saley — domaines d’intervention
Aziz D. Saley — parcours et positionnement
Synthèse rédigée par Claude Partners à partir de sources publiques relevées le 1er septembre 2026, pas par la personne concernée. Les durées citées se comptent à cette date.
Aziz D. Saley est lead AI engineer et MLOps freelance à Paris, sous la structure Yuron AI. Il compte huit ans d'expérience en intelligence artificielle, dont trois ans et demi de recherche au Cerema sur la modélisation et les algorithmes d'optimisation. Il a ensuite été MLOps et ML engineer chez L'Oréal, sur un pipeline de recommandation produit entre 2021 et 2023, puis senior ML engineer chez RIMOWA et senior data scientist chez Peugeot, avant de concevoir pour la CNAV un modèle prédictif sur des dizaines de millions d'enregistrements. Sa pratique s'appuie sur Python, Vertex AI, Kubeflow, BigQuery et Terraform.
Le profil convient à une organisation qui doit industrialiser un modèle déjà conçu, depuis l'entraînement jusqu'à sa mise en production sur le cloud, avec intégration continue, exposition par API et infrastructure as code. Les missions chez L'Oréal, RIMOWA, Peugeot et la CNAV couvrent l'industrie, le commerce et le secteur public. Aziz D. Saley exerce aujourd'hui sous Yuron AI, une structure récente.
Outils
Python · GCP · Vertex AI · Kubeflow · BigQuery · Docker · Terraform · Dataiku · XGBoost · PySpark
Secteurs déjà pratiqués
cosmétique (L’Oréal) · maroquinerie et luxe (RIMOWA) · automobile (Peugeot) · protection sociale (CNAV) · recherche publique (Cerema)
Déjà livré
- pipelines d’entraînement et de déploiement de modèles
- systèmes de recommandation
- modèles prédictifs sur très gros volumes
- exposition de modèles par API
- infrastructure as code
Expériences professionnelles
- L’Oréal — MLOps et ML engineer, pipeline de recommandation produit, 2021-2023
- RIMOWA — senior ML engineer
- Peugeot — senior data scientist, outil d’engagement de commandes concessionnaires
- CNAV — modèle prédictif sur des dizaines de millions d’enregistrements
- Cerema — 3 ans et demi de recherche en modélisation et algorithmes d’optimisation
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