Expérience

De l'industrialisation aéronautique aux systèmes LLM de production.

Ingénieur industriel de formation, AI engineer de métier. J'applique la rigueur des lignes de production aéronautiques aux systèmes LLM : des architectures mesurées, observables et prêtes pour la production.

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Le parcours

2017 - 2022 · Aéronautique

L'école de l'industrie

Cinq ans chez Safran Electrical & Power, en méthodes puis en industrialisation de process automatisés pour les moteurs électriques ENGINeUS. C'est là que se forge une culture de la mesure : Lean Six Sigma, maîtrise statistique des procédés, fiabilité. On n'améliore que ce que l'on mesure.

2022 - 2025 · La bascule

De la donnée aux modèles

Convaincu que la donnée est le levier le plus sous-exploité de l'industrie, je passe côté data : en pilotage de production de livrables digitaux, je développe une approche data-driven et implémente la Business Intelligence, puis deux ans à construire des systèmes de machine learning et de data engineering de bout en bout, avec une formation Data Analytics à la Sorbonne.

Depuis 2025 · Systèmes LLM

L'IA en production

Founding engineer d'une startup IA en pre-seed : agents, RAG, évaluation et observabilité, LLMOps. Aujourd'hui indépendant sur ces mêmes sujets, avec la même exigence industrielle : mesurer, fiabiliser, mettre en production.

Expériences professionnelles

Le même fil conducteur à chaque étape : des systèmes complexes, des résultats mesurables.

  1. Août 2025 - Avril 2026

    Founding AI Engineer & Architect

    Arkim AI, startup en pre-seed · Mission freelance, remote (Los Angeles)

    Aux côtés des founders : de la vision produit à l'architecture, jusqu'à la mise en production du système IA.

    • Pipeline d'ingestion multimodal en production sur Databricks : OCR, image-to-text, chunking sémantique et embeddings à grande échelle.
    • Système multi-agents à deux niveaux avec LangGraph : orchestration Plan-and-Execute de sous-agents ReAct, points de contrôle human-in-the-loop, streaming SSE via FastAPI et prompt caching sur AWS Bedrock.
    • Framework d'évaluation RAG (Ragas + LangSmith) sur 5 pipelines candidats : le pipeline interne surpasse la baseline commerciale avec une Precision@k de 0,82 contre 0,68 et un Recall@k de 0,70 contre 0,56.
    • Observabilité et boucles de feedback mises en place pour une itération produit pilotée par les données.
    Tom DickieCEO & Co-Founder, Arkim.ai
    Marius was a founding engineer at Arkim, where he designed and deployed core parts of our AI platform. Including our multimodal RAG pipeline and agentic workflows built on LangGraph. Working across time zones with minimal oversight, he consistently took ambiguous problems and came back with shipped, production-ready solutions. I'd bring him in again without hesitation.
    Voir sur LinkedIn
    Mitchell FoutzCo-Founder & CTO, Arkim.ai
    Working alongside Marius at Arkim has been at absolute pleasure and I have no doubt that he will continue to excel in any technical role that he chooses to pursue. Like myself, he's a guy who came from heavily regulated industry (aerospace, in his case) and developed a passion for building reasoning systems with AI tools that solve real-world problems. As CTO, I worked very closely with Marius developing agent orchestration tools and context management systems where I witnessed the following first-hand: 1. he is brilliant 2. he produced the best architecture diagrams and test reports I've seen in my career 3. he's very quick to learn, innovate, and adapt I sincerely hope to work together again in future projects and would highly recommend Marius to any team in need of AI expertise.
    Voir sur LinkedIn
  2. Octobre 2023 - Août 2025

    Ingénierie IA indépendante

    Indépendant · Paris, France

    Transition délibérée de l'ingénierie industrielle vers l'ingénierie IA, menée comme un programme de R&D : des systèmes construits de bout en bout, et une formation Data Analytics à la Sorbonne (2025).

    • Des systèmes livrés de l'exploration à la production : scoring crédit industrialisé (MLOps), pipeline de streaming temps réel sur Kafka, deep learning appliqué (vision, NLP, séries temporelles), solutions RAG et déploiement de modèles open source.
    • Chaque projet est documenté : architecture, méthode et résultats.
  3. Octobre 2022 - Septembre 2023

    Production Lead Pilot, documentation de maintenance

    Docaret, pour Dassault Aviation · Saint-Cloud, France

    Pilotage en binôme de la production externalisée de la documentation de maintenance du Rafale : trois équipes en France et à l'international, standards de rédaction technique, échanges avec les experts pour la consolidation technique, conformité XML et contrôle de versions.

    • Workflows restructurés : backlog absorbé, puis capacité de production des sous-traitants augmentée jusqu'à 50 %.
    • Processus et outils de Business Intelligence conçus pour un suivi de la production en temps réel, en interne comme en externe.
  4. Octobre 2019 - Septembre 2022

    Ingénieur industrialisation (apprentissage)

    Safran Electrical & Power · Niort, France et Pitstone, Royaume-Uni

    Industrialisation de lignes d'assemblage automatisées : fiabilisation d'une cellule automatisée en production, conception d'une ligne d'assemblage pour les moteurs électriques ENGINeUS, études d'automatisation et d'allègement.

    • Projet Lean Six Sigma Green Belt sur une cellule automatisée : TRS de 40 % à 87 %, rebuts de 8 % à 2 %, capabilité Cp/Cpk de moins de 1 à plus de 2, 28 procès-verbaux qualité ramenés à zéro, 19 419 € d'économies annuelles. Power BI mis en place pour la business intelligence sur le moyen de production.
    • Conception d'une ligne d'assemblage semi-automatique pour les moteurs ENGINeUS : POC de dé-risquage de l'opération d'assemblage la plus critique, 10 configurations de ligne étudiées, cahier des charges porté jusqu'à la consultation de l'intégrateur.
    • Animation du PFMEA process de l'assemblage des moteurs ENGINeUS sur le site de Pitstone : 176 risques cotés en une semaine et demie avec 8 métiers, control plan associé.
    • Relocalisation d'un assemblage de Pitstone vers la France suite au Covid-19 : réindustrialisation complète du process d'assemblage et de tests de la power unit.
    • Étude R&D d'allègement des busbars : jusqu'à 30 % de masse en moins, démontré par calcul et validé en essais thermiques, pour un surcoût de fabrication quasi nul.
    • Étude d'automatisation d'un procédé manuel par cobotique : solution dimensionnée à 79 530 € de gains annuels, retour sur investissement en 1,94 an.
  5. Septembre 2017 - Septembre 2019

    Technicien méthodes (apprentissage)

    Safran Electrical & Power · Niort, France

    Premières années en méthodes, au cœur de l'automatisation d'un secteur de production : temps et coûts, flux, documentation de production et standards.

    • Réimplantation d'un secteur de production et intégration de trois moyens automatisés, dont une cellule robotisée : implantation, flux, AMDEC et documentation machine. La même cellule que je fiabiliserai ensuite en projet Green Belt.
    • Réorganisation des flux et standards 5S : kanban, poste de préparation dédié, réduction des mouvements sans valeur ajoutée et du risque FOD.

On travaille ensemble ?

Full remote, en France comme à l'international. L'anglais est une langue de travail éprouvée. Mission longue ou livrable clé en main, parlez-moi de votre contexte.

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