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AI / ML Engineer — Agents LLM & LLMOps

Je conçois des agents
qui passent en
production.

J'industrialise des systèmes multi-agents LLM pour les réseaux télécoms — du besoin métier au déploiement, avec l'observabilité et l'évaluation qu'exige la production.

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~2 ans en IA générative

Stack LangGraph DeepAgents MCP RAG Langfuse LiteLLM FastAPI Neo4j

01 — À propos

De l'idée métier au système en production.

AI/ML Engineer avec environ deux ans d'expérience, spécialisé en IA générative agentique (LangGraph, DeepAgents, MCP, RAG) et en LLMOps — observabilité, évaluation et routage de modèles.

Référent IA générative au sein de la Direction Réseau de SFR, j'accompagne les équipes de l'idée au déploiement : cadrage du besoin, prototypage, mise en production et suivi.

Agents & LLM

LangGraph DeepAgents MCP / FastMCP RAG LightRAG

LLMOps

Langfuse LiteLLM Évaluation Observabilité Routage

Backend & Data

Python FastAPI Neo4j ClickHouse PostgreSQL Keycloak

02 — Parcours

Un fil rouge : rendre l'IA fiable et opérable.

Aujourd'hui

Référent IA générative · SFR — Direction Réseau

Point de référence IA générative pour la Direction Réseau : cadrage des cas d'usage, prototypage d'agents, mise en production et accompagnement des équipes de l'idée au déploiement.

≈ 2024

AI / ML Engineer · IA générative agentique

Conception de systèmes multi-agents et de briques LLMOps : orchestration LangGraph/DeepAgents, RAG documentaire, observabilité et évaluation pour fiabiliser les agents en production.

Fondations

Ingénierie & IA · Python · Data · ML

Bases solides en développement backend Python et en traitement de données, socle sur lequel s'appuient les systèmes agentiques d'aujourd'hui.

03 — Projets 3 études de cas

Multi-agents 2025

deepagent-RCA

Analyse de cause racine réseau, automatisée et événementielle, par un système multi-agents.

Contexte

Diagnostiquer une panne réseau mobilise plusieurs experts et de longues investigations manuelles, souvent répétées sur des incidents récurrents.

Solution

Un superviseur orchestre 4 sous-agents — Alarm Analyzer, KPI Analyst, Topology Walker, RCA Reasoner — qui diagnostiquent dès l'incident, sans intervention humaine.

Résultat

Temps de diagnostic fortement réduit sur les incidents récurrents, avec un raisonnement traçable de bout en bout.

LangGraph SDK DeepAgents Neo4j ClickHouse LiteLLM Langfuse FastMCP

Assistant · RAG 2025

ORIA

Assistant conversationnel réseau & documentaire, en langage naturel.

Contexte

Les équipes réseau doivent croiser diagnostics à la demande et documentation d'ingénierie éparpillée, sans outil unifié ni sécurisé.

Solution

RCA à la demande + interrogation documentaire (RAG sur 19 documents d'ingénierie), le tout protégé par une authentification d'entreprise complète.

Résultat

Un point d'entrée unique et sécurisé pour interroger le réseau et la documentation en langage naturel.

FastAPI LightRAG (bge-m3) MCP Keycloak / AD PostgreSQL

Agent · Sécurité 2025

TenAGENT SC

Agent de gestion de vulnérabilités (Tenable SC) piloté en langage naturel.

Contexte

La gestion des vulnérabilités via Tenable SC demande une maîtrise fine de l'outil et de son API, freinant les équipes non spécialistes.

Solution

Un agent expose plus de 25 outils MCP au-dessus de l'API Tenable SC, pilotables en langage naturel pour explorer et gérer les vulnérabilités.

Résultat

La gestion des vulnérabilités devient accessible sans expertise pointue de l'interface Tenable.

SDK DeepAgents 25+ outils MCP API Tenable SC

04 — Discutons

Un projet d'agents à industrialiser ?

Je suis ouvert aux opportunités en IA générative et LLMOps. Écrivons-nous.

jaobi@outlook.fr LinkedIn

Je conçois des agentsqui passent enproduction.