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Michel Mama ToulouMM

Michel Mama Toulou

Data Scientist | Azure, Fabric, Python

EUR 750/Tag
Paris, FR
3-7 Jahre

Durchschnittliche Reaktionszeit: 1h

Über Michel

Titulaire d’un doctorat en physique computationnelle et fort de plus de 7 ans d’expérience, Michel MAMA TOULOU s’est spécialisé dans la gestion de projets en data et en IA - intelligence artificielle, avec une expertise reconnue dans l’industrialisation des algorithmes d’intelligence artificielle et la transformation numérique.

Michel MAMA TOULOU excelle dans la mise en place des processus d’ingestion de données, de construction et planification de pipelines de données, d’orchestration, d’automatisation et de déploiement, avec l’implémentation d’une architecture moderne en médaillon intégrant des couches bronze, silver et gold. Il a piloté avec succès des projets où l'intégration des données et leur exploitation en production ont été au cœur des enjeux, tout en garantissant la pérennité des développements grâce à des processus agiles et d'intégration, de déploiement, et de livraison continu (CI/CD).

Maîtrisant des domaines tels que l’ingestion et la transformation de données, la migration vers le cloud, le MLOps, le développement de modèles prédictifs, la maintenance prédictive et la gouvernance des données, Michel a collaboré avec succès dans divers secteurs, notamment l’automobile, l’aéronautique, la métallurgie et le conseil.

Depuis le début de sa carrière, Michel MAMA TOULOU a démontré un leadership solide dans la structuration d’équipes de R&D, contribuant à des impacts mesurables sur les performances opérationnelles et la rentabilité des organisations. Ses compétences et son sens stratégique font de lui un atout clé pour des projets ambitieux et innovants.

  • Französisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Englisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

Vor Ort möglich
Paris (bis zu 50 km)

Projekt- und Berufserfahrung

  • Agrial
    Fabric Data Engineer
    LEBENSMITTELINDUSTRIE
    Mai 2025 - Juli 2025 (2 Monate)
    Dans le cadre de l’évaluation des capacités de Microsoft Fabric face aux solutions Power BI existantes, j’ai piloté la conception de deux pipelines d’analyse complets (ingestion, transformation, modélisation, visualisation) à partir des données CCH Tagetik (15 Go, 90M lignes) de Agrial.

    Réalisations clés :

    Architecture de données: Conception de deux chaînes d’analyse complètes (ingestion, transformation, restitution) avec Power BI (Dataflow Gen1, mode Import) et Microsoft Fabric (Data Factory, Lakehouse, Warehouse, Direct Lake).

    Ingestion & performance: Extraction de 15 Go (90M lignes) depuis SQL Server via Gateway. Temps d’ingestion réduit à 7 min avec Fabric (vs. 1h31 avec Power BI).

    Transformation: Développement de logiques métier complexes (pivot, conversion de devises, calculs N-1), optimisées via T-SQL dans Fabric Warehouse.

    Restitution & modélisation: Création de rapports Power BI avec modèles sémantiques (Import & Direct Lake). Performance en Direct Lake proche de l’Import avec accès temps réel.

    Gouvernance & CI/CD: Sécurité RLS sur Fabric Warehouse, intégration avec Git (Azure DevOps).

    Comparatif technique:
    Fabric a démontré des gains notables en performance et en consommation de capacité (P1/F64), avec des accès quasi temps réel via Direct Lake.


    Environnement technique : Microsoft Fabric, Power BI, SQL Server, T-SQL, DAX, Git, Azure DevOps.
  • axa
    Lead AI Engineer
    BANKEN & VERSICHERUNGEN
    März 2025 - Heute (1 Jahr und 3 Monate)
    Mise en place de Guardrails LLM pour une application d'assistance intelligente basée sur Azure OpenAI

    Résumé:
    Développement et industrialisation d’un cadre de sécurité (guardrails) pour un agent conversationnel basé sur Azure OpenAI GPT-4o. L’objectif était de garantir la sûreté, la conformité, la pertinence et la performance des réponses générées par le LLM dans un contexte sensible (assurance, contrats, données client).

    Développement des Guardrails LLM:
    - Création de validateurs personnalisés pour le content filtering, keyword filtering, language compliance, chunk relevance, prompt injection et prompt leakage prevention.
    - Mise en place d’un pipeline RAG avec Azure AI Search pour l’indexation et la recherche vectorielle de documents métiers.

    Infrastructure et déploiement sur Azure:
    - Utilisation de Azure Functions pour exposer les endpoints du LLM via une architecture serverless.
    - Intégration avec Azure CosmosDB pour stocker les historiques de conversations, logs et métadonnées.
    - Implémentation de Azure Cache for Redis pour la mise en cache des réponses fréquentes et optimisation de latence.
    - Monitoring en temps réel via Azure Application Insights pour la collecte des métriques, erreurs et alertes.

    CI/CD & DevOps:
    - Gestion du code source via Azure Repos.
    - Mise en place de pipelines CI/CD automatisés avec Azure Pipelines pour le build, les tests unitaires, la release et le déploiement des fonctions cloud et des composants RAG.

    Utilisation de la suite Azure AI Foundry:
    - Intégration d’Azure OpenAI GPT-4o, Azure Content Safety pour la modération, et autres services de la suite AI Foundry pour accélérer le développement responsable des LLMs.

    Développement SDK et interface utilisateur:
    - Conception d’un front-end interactif avec Chainlit pour les tests, les démonstrations internes et la validation fonctionnelle par les métiers.


  • EDF
    Data Engineer
    ENERGIE
    Juli 2025 - September 2025 (2 Monate)
    Contexte:
    Mise en place d’un POC Microsoft fabric pour EDF.

    Cela inclut :
    - Migration des cubes AAS (Azure Analysis Service) dans microsoft fabric
    - Document de la migration de capacite Power BI Premium vers capacité fabric
    - Se connecter et collecter les données se trouvant dans big query depuis fabric.
    - Mettre en place une Architecture en médaillon qui inclut le déploiement d’un lakehouse avec trois schéma : bronze pour accueillir la donnée brute, silver pour contenir les données traitées, gold pour la donnée business-ready et prête à servir les rapports power bi.
    - Développement de workload machine learning dans les notebooks fabric, incluant la mise en place d'un environnement configurer avec les dépendances spécifiques.
    - Mise en place du mode Direct lake pour nourrir alimenter les rapports power bi qui consomme la donnée directement à la source.
    - Activation d'un processus de version dans les espaces de travail dev, test et prod
    - Connexion des workspace à Azure DevOps pour le versionning et le CI/CD
    - Configuration du pipeline de Déploiement
    - Gestion de la sécurité au niveau du tenant, de l’espace de travail et des éléments fabric.

    Livrables :
    - Formation du personnel
    - Développement des actions
    - Restitution de la documentation
    Microsoft Fabric Gitlab CI/CD

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Ausbildung und Abschlüsse

  • Doctorat en Physique Numérique
    Université Paris Saclay
    2023
  • Master en Physique
    Université de Lille
    2019

Zertifizierungen

Fähigkeiten

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