AI systems & engineering
Architecture d’agents, pipelines IA, APIs, orchestration et supervision humaine.
- Python
- FastAPI
- MCP
- RAG
Profil, études & recherche appliquée
Ingénierie IA/data et R&D appliquée, ancrées dans six années de sciences pharmaceutiques.
Le profil combine discipline scientifique, expérience des opérations régulées et ingénierie de systèmes vérifiables pour transformer une hypothèse en prototype, puis en décision défendable.
Un cursus universitaire de pharmacie sur six ans à l’Université de Strasbourg, puis 7+ ans d’opérations de santé régulées, structurent une R&D appliquée consacrée au machine learning confidentiel, à la cryptographie, aux opérations IA gouvernées et aux preuves de runtime.
AI systems
Data engineering
Regulated environments
Applied R&D
6 anscursus pharmaceutique
7+ ansopérations régulées
5+ ansPython & conseil
R&Détat de l’art
Architecture & evidence
Mickael Rutembya
AI systems · data engineering · verifiable infrastructure
Traçabilité par conceptionChaque sortie relie à sa source
Preuve intégréeContrôles et revues documentés
Gouvernance humaineDécision et supervision à chaque étape
Terrain réguléValidé en environnement contraint
Profil
Un profil d’intersection : terrain régulé, ingénierie et R&D à l’état de l’art.
Au-delà de la maîtrise opérationnelle, ce parcours démontre une réelle capacité de recherche et développement : détecter tôt les tendances qui redéfinissent un secteur, puis concevoir et éprouver les infrastructures expérimentales qui les portent à l’état de l’art.
6 ansSciences pharmaceutiques · Strasbourg
7+ ansSanté & qualité opérationnelle
5+ ansIngénierie Python, data et conseil
2024→R&D appliquée et systèmes vérifiables
Domaines d’activité
Des compétences structurées pour des environnements complexes
Chaque domaine combine ingénierie, gouvernance et preuves d’exécution afin de rendre les systèmes plus fiables, plus transparents et plus utiles.
Data governance & evidence
Modèles de données, lineage, invariants, journaux append-only et traçabilité décisionnelle.
- PostgreSQL
- ETL/ELT
- Auditability
- Provenance
Regulated healthcare & pharma
Expérience clinique, qualité, sécurité des données et fonctionnement sous contraintes.
- Pharmacy
- Radiopharmacy
- GxP
- Healthcare IT
Training & adoption
Formation professionnelle, transfert de compétences et mise en œuvre concrète sur le terrain.
- Python
- Cybersecurity
- Blockchain
- Instructional design
Compétences
4 domaines, 16 compétences structurantes
Chaque domaine combine ingénierie, gouvernance et preuves d’exécution. Les compétences sont réparties équitablement pour couvrir l’ensemble du cycle de vie des systèmes.
01
AI systems & engineering
02
Data governance & evidence
03
Regulated healthcare & pharma
04
Training & adoption
16
compétences structurantes
4
domaines d’activité
8
compétences R&D
Classement vérifiable
Les 16 capacités du CV, classées et accessibles par URL.
Le classement reprend la matrice de vérification du CV : expérience minimale documentée, force de preuve, confiance et étendue. Chaque fiche relie ensuite parcours, certificats et services correspondants.
#198/100
Opérations pharmaceutiques et réglementées
Pratique de terrain en pharmacie, radiopharmacie, confidentialité, traçabilité et validation humaine responsable.
#282/100Python et traitement de données
Python appliqué à l’automatisation, l’analyse, l’extraction structurée et l’ingénierie de services.
#382/100Formation technique et ingénierie pédagogique
Objectifs observables, exercices, rubriques d’évaluation et transfert mesurable au poste de travail.
#467/100Ingénierie web et produit
Interfaces responsives, applications Django/React/Streamlit et intégrations API orientées opérations.
#566/100Solidity et ingénierie EVM
Contrats, machines à états, contrôles d’accès, tests et intégration on-chain/off-chain.
#665/100Rust et outillage systèmes
Applications CLI, parcours de fichiers, persistance SQLite et outillage orienté systèmes.
#763/100Data science et machine learning
Expérimentation, classification, NLP, vision, évaluation de modèles et aide à la décision explicable.
#855/100Applications LLM et RAG
Assistants, recherche documentaire, outils, sorties structurées et évaluation des réponses.
3 éléments du parcours
2015–2023
Pharmacie d’officine — Strasbourg et Paris
Préparation, délivrance, conseil, analyse d’ordonnances et automatisation Python de données opérationnelles.
Interroger cette expérience2018–2019
CHU de Strasbourg — radiopharmacie
Analyse radiochromatographique, contrôle qualité, conformité et traitement de données biologiques.
Interroger cette expérience2014–2020
Université de Strasbourg — cursus universitaire de pharmacie
Six années de pharmacologie, toxicologie, pharmacocinétique, qualité et pratique hospitalière.
Interroger cette expérience
Recherche & développement
Une capacité de R&D, au service de l’état de l’art
Au-delà des compétences acquises, deux capacités de recherche et développement structurent ce parcours : détecter les tendances qui redéfinissent un secteur, et concevoir les infrastructures expérimentales qui les portent à l’état de l’art.
Détection de tendances structurantes
Repérer tôt les ruptures qui redéfinissent un secteur — machine learning confidentiel, ZKML, science décentralisée, gouvernance de l’IA — et les traduire en axes de travail actionnables avant qu’ils ne deviennent la norme.
- Privacy-preserving ML
- ZKML
- DeSci
- AI governance
Infrastructures expérimentales à l’état de l’art
Concevoir et éprouver des systèmes de pointe : cryptographie appliquée, opérations IA gouvernées, mémoire et permissions supervisées, preuves de runtime vérifiables — du concept au prototype opérationnel.
- Cryptographie appliquée
- Governed AI ops
- Runtime proofs
- Verifiable systems
Recherche, spécialisation & innovation
Des programmes avancés convertis en axes de R&D
Chaque spécialisation est reliée à une question de recherche, un prototype ou une architecture expérimentale — pas présentée comme un simple apprentissage.
Tracks expérimentaux : zero-knowledge, ZKML, Solidity et Solana. ZKML bootcamp, ZK bootcamp, Solidity bootcamp, Autumn bootcamp
2023–2024Systèmes distribués, smart contracts et architectures blockchain. certificat
2023Modélisation de mécanismes, incitations et comportements de systèmes. certificat
2023Agents, preuves d’exécution, gouvernance de la mémoire, AI security et architecture data-intensive.
2024–présent
Certificats vérifiables
Six certificats, contrôlables sans me faire confiance.
Chaque certificat de bootcamp est frappé sur Polygon dans mon portefeuille. Le registre complet — œuvre du jeton, transaction de frappe, contrat émetteur — est publié sur une page dédiée, filtrable par domaine et par année.
Prochaine étape
Discutons de votre prochain système.
Mission de conseil, R&D appliquée ou renfort d’équipe : cadrons le besoin ensemble.
Le bon format d’intervention, avant le premier rendez-vous.
Décrivez la décision à prendre — pas votre budget. Vous repartez avec le format d’intervention adapté et les ressources qui y mènent.
Ce parcours appliqué à votre situation : la lecture est gratuite et arrive avant toute discussion de tarif.