Hakim KoneEnglish

Abdallah Hakim Kone

Machine Learning Engineer chez BNP Paribas

Je mets les modèles de machine learning en production et je les maintiens en service.

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Portrait de Hakim Kone

MLOps et infrastructure

  • Pipelines de déploiement
  • Réseau
  • Monitoring de modèles
  • Docker

Modélisation

  • LLM
  • RAG
  • Speech-to-text
  • NLP (BERT)

Production

À propos

Chez BNP Paribas, les data scientists construisent les modèles ; je construis tout ce qui les mène en production : pipelines de déploiement, mise à disposition, monitoring, et le travail d’infrastructure et de réseau autour. J’ai travaillé en administration systèmes et réseaux, en développement logiciel et en machine learning. C’est pourquoi je suis souvent le lien entre les différentes équipes : infrastructure, data scientists, développeurs. Avant BNP, j’ai passé quatre ans et demi chez Softeam sur des modèles de vision par ordinateur et des modèles tabulaires en production, pour un acteur public.

En dehors du travail, je suis passionné d’histoire, d’art et de patrimoine. J’aime découvrir les lieux chargés d’histoire et contempler les traces que les civilisations ont laissées derrière elles. Je photographie ces lieux. Je prépare aussi du café de spécialité.

Projets

Des projets personnels menés de bout en bout, du problème aux résultats, limites comprises. Mon travail en production est confidentiel ; il est décrit dans Parcours.

Parcours

  1. depuis 06/2025

    Machine Learning Engineer, BNP Paribas

    Je mets en production les modèles d’une équipe de data scientists, tous hébergés en interne pour des raisons de sécurité.

    Nantes, France

    • Packaging des modèles en API et en batchs dans des images Docker, déployées sur Domino Data Lab avec GitLab CI/CD.
    • Mise à disposition de LLM open-weight (Llama, GPT-OSS, Gemma, Mistral Medium), de Whisper, de Voxtral et des modèles BERT de l’équipe.
    • Pipelines de transcription de conversations qui produisent un compte rendu ou vérifient des points de contrôle.
    • RAG de suggestion de réponses aux e-mails clients avec BGE-M3, sur ChromaDB puis sur une base d’embeddings que j’ai développée.
    • Prise en charge du réseau dans les déploiements et de la disponibilité des API qui servent les modèles.
    • Monitoring et alertes sur les modèles avec Arize et Kibana.

    Python, Docker, GitLab CI/CD, Domino Data Lab, Transformers, ChromaDB, DVC, Arize, Kibana

  2. 01/2021 – 06/2025

    Ingénieur IA (consultant), Softeam

    Consultant pour un acteur majeur du secteur public, sur l’automatisation du traitement des infractions routières à partir de clichés radar, avec des modèles de vision et des modèles tabulaires.

    Rennes, France

    • Refonte du modèle d’identification des véhicules en mixture of experts, qui a réduit les erreurs de reconnaissance.
    • Conception d’un classifieur Swin Transformer qui écarte les clichés radar inexploitables avant traitement.
    • Développement d’heuristiques de détection des zones d’infraction sur les clichés radar.
    • Automatisation du réentraînement, de la collecte des données à la sélection des modèles (Optuna, Aim, MLflow).
    • Amélioration de l’échantillonnage des images à labelliser, et intervalles de confiance par bootstrap sur les métriques métier.
    • Intégration des modèles en production avec les équipes de la chaîne de traitement (recueil des besoins, recettes).
    • Conception d’un environnement d’entraînement sécurisé avec les architectes et le RSSI ; pilotage RGPD avec des juristes.
    • Encadrement de trois ingénieurs juniors.

    Python, TensorFlow, XGBoost, SHAP, OpenCV, Optuna, MLflow, Aim, FastAPI, Docker, RabbitMQ, MongoDB, GitLab

  3. 09/2019 – 09/2020

    Data Scientist (alternance), Orange Business Services

    Vision par ordinateur et simulation pour analyser la performance commerciale d’un gestionnaire de centres commerciaux.

    Rennes, France

    • Benchmark de modèles de suivi multi-objets (Deep SORT, YOLO, SSD) pour produire des KPI retail.
    • Développement et déploiement d’une application de recherche de visages similaires.
    • Prototype de simulation de comportements clients par apprentissage par renforcement multi-agents.

    Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Flask

  4. 04/2018 – 08/2018

    Développeur IA (stage), Compagnie Ivoirienne d’Électricité

    Abidjan, Côte d’Ivoire

    • Benchmark de modèles de détection d’objets (YOLO, SSD, Faster R-CNN) pour détecter les incidents sur le réseau électrique.
    • Développement d’une application mobile multiplateforme de gestion des sinistres sur le réseau.
    • Développement d’une application de relevé des index des compteurs.

    Python, TensorFlow

  5. 04/2017 – 09/2017

    Stagiaire IT, Veone

    Abidjan, Côte d’Ivoire

    • Déploiement de systèmes de supervision et de services infogérés (Centreon).

    Linux, Bash, Python, Centreon

Compétences

Modélisation
LLM, RAG, Speech-to-text, NLP (BERT), Vision par ordinateur, Modèles tabulaires, Apprentissage par renforcement, Transformers, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost
MLOps et infrastructure
Pipelines de déploiement, Réseau, Monitoring de modèles, Docker, Linux, GitLab CI, FastAPI, MLflow, DVC, Domino Data Lab, Mistral AI Studio, Arize, Kibana
Langages et données
Python, Rust, TypeScript, pandas, Polars, NumPy, MongoDB, Elasticsearch, RabbitMQ
Langues
Français (langue maternelle), Anglais (professionnel)

Formation · Certifications

  1. 2018–2020

    Diplôme d’ingénieur généraliste

    IMT Atlantique, Brest, France

    Mathématiques et traitement du signal, data science, ingénierie logicielle, théorie des jeux.

  2. 2014–2017

    Licence en systèmes et réseaux informatiques

    ESATIC, Abidjan, Côte d’Ivoire

    Réseaux et administration réseau, algèbre linéaire, traitement du signal, statistiques.

  1. 2025

    MLOps | Machine Learning Operations

    Duke University

  2. 2023

    Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

    DeepLearning.AI

  3. 2021

    Deep Learning Specialization

    DeepLearning.AI

  4. 2020

    Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

    DeepLearning.AI

  5. 2020

    TensorFlow Developer Certificate

    TensorFlow Certificate Program

  6. 2020

    L’Atelier RGPD

    CNIL

  7. 2019

    Machine Learning

    Stanford University