Bonjour, je suis Clément Palézis
HPC & AI Software Engineer
GPU Programming · Machine Learning · LLM Applications
Je conçois des logiciels pour le calcul haute performance, des pipelines ML, des services backend et des prototypes IA fiables à l'intersection du calcul haute performance, du GPU programming et de l'IA appliquée.
À propos de moi
Je suis ingénieur logiciel spécialisé dans le calcul haute performance, les pipelines machine learning et les applications IA concrètes. Mon parcours relie le calcul haute performance, la programmation GPU, le backend Python et les usages récents des LLM.
J'aime transformer des problèmes techniques complexes en outils utiles: APIs FastAPI, prototypes RAG, workflows d'évaluation, dashboards de monitoring, pipelines de benchmark et optimisations de calcul. Mon expérience va de la tomographie accélérée GPU aux charges de travail LLM et simulation.
Je cherche à construire des solutions fiables, mesurables et maintenables, avec une attention particulière à la performance, à l'expérience utilisateur et à la valeur métier. Je travaille aussi bien avec des équipes produit qu'avec des environnements R&D exigeants.
Compétences
GPU & Performance Computing
Optimisation de workloads numériques, programmation parallèle et accélération GPU pour réduire les temps de traitement.
Machine Learning & Data Pipelines
Pipelines d'analyse, benchmarking, préparation de données et modèles ML appliqués à des cas d'usage concrets.
LLM Applications & RAG
Assistants documentaires, recherche sémantique, agents LLM et prototypes GenAI orientés produit.
Backend, APIs & Product Prototyping
Services Python, APIs FastAPI, interfaces Streamlit et socles techniques pour produits IA.
MLOps, Evaluation & Monitoring
Suivi d'expériences, évaluation de modèles, drift analysis, monitoring et amélioration continue.
Logiciels scientifiques & simulation
Méthodes numériques, workflows de simulation, visualisation de données et outils métier pour équipes R&D et ingénierie.
Projets
Assistant conversationnel culturel
POC d'assistant intelligent pour recommander des événements culturels à partir de données OpenAgenda. Le système utilise une architecture RAG avec LangChain, Mistral, FAISS et une API FastAPI.
Agent RL LunarLander
Projet de reinforcement learning autour de LunarLander-v3 : entraînement d'un agent PPO avec Gymnasium et Stable-Baselines3, suivi d'expériences, API FastAPI et dashboard Streamlit.
Classification IRM semi-supervisée
Prototype de computer vision pour classifier des IRM cérébrales avec peu d'annotations expertes, en combinant embeddings ResNet, clustering et entraînement semi-supervisé.
Ce que je peux construire
Des prototypes IA utiles aux socles backend et calcul haute performance, je peux aider une équipe à passer d'une idée technique à un outil exploitable.
Assistants RAG
Assistants sur documentation interne, bases métier ou données publiques avec recherche sémantique et réponses contextualisées.
Outils internes augmentés par LLM
Automatisation de support, traitement documentaire, extraction d'information et workflows métier assistés par IA.
Dashboards d'évaluation ML/LLM
Mesure de qualité, latence, coût, drift, retrieval quality et comportement de modèles dans le temps.
Prototypes GPU/HPC
Accélération de traitements, benchmarking et analyse de performance sur workloads simulation, IA ou data.
Backends FastAPI pour produits IA
APIs robustes, intégrations modèles, stockage, monitoring et déploiement de prototypes en environnement réel.
Outils de calcul scientifique
Outils métier pour la simulation, l'analyse, la visualisation et les workflows R&D où performance et fiabilité comptent.
Expérience Professionnelle
Ingénieur R&D
Nov. 2024 - Nov. 2025Denergium
Conception d'outils Python, APIs et dashboards pour analyser les performances et métriques énergétiques de workloads HPC, LLM et simulation. Développement de pipelines ML, frameworks de benchmark et workflows d'évaluation pour identifier les inefficacités et soutenir l'optimisation continue.
Ingénieur Logiciel
Sept. 2022 - Nov. 2024Scalian DS
R&D sur des workflows de cryo-tomographie électronique pour Thermo Fisher Scientific. Développement d'approches GPU de template matching 3D ayant réduit certains traitements de plusieurs jours à quelques minutes, avec des méthodes tensor-based et IA.
Ingénieur Logiciel (Stage)
Mar. 2022 - Sept. 2022CEA (Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives)
Calcul haute performance sur architectures hétérogènes pour la simulation numérique.
Conseiller de vente (Contrat étudiant à temps partiel)
Nov. 2016 - Mar. 2022H&M
Assistant Manager (Niveau 3 confirmé, permanent), responsable de la formation et de la supervision du personnel, de la gestion du merchandising, du stock et de la caisse. Gestion de la relation client et résolution des litiges.
Travaillons Ensemble
Je suis ouvert aux opportunités autour du HPC, du GPU programming, du machine learning, des applications LLM et des backends IA.