Bayonne, FranceOpen to work · remote France

Paul Belleau

Je conçois des produits qui tournent en production, j'expérimente avec des modèles d'IA, et je sécurise les systèmes que je déploie.

v2 · 2026scroll

À propos

Diplômé d'un Master Cybersécurité (Guardia, 2025) et d'une Licence IA (Simplon, 2023), je combine machine learning, développement full-stack et sécurité informatique. Trois ans d'alternance entre la finance (Amundi, Crédit Agricole), l'environnement (Surfrider Foundation) et un projet grand compte (Axiome Solutions) m'ont appris à shipper en équipe sur des stacks variés - d'un modèle YOLO en production à des fonctionnalités React/TypeScript livrées en sprint.

Sur mon temps libre, je code des projets persos jusqu'à la mise en prod : une app iOS native d'actualités shippée bout-en-bout, app + API backend, et un agent Rocket League par Deep Reinforcement Learning (8,17 milliards de steps, niveau Platine). Je cherche un CDI en développement IA ou data, mobile sur Toulouse, Bordeaux, Paris ou en remote France.

chapitre 01

Buildship

Produits qui tournent en prod, du backend au mobile.

Flagship · Produit · App iOS + Backend

Le Briefing

Lecteur d'actualités RSS au format vertical - app iOS native + API backend, shippé bout-en-bout.

App iOS native en SwiftUI qui consomme une API FastAPI hébergée sur VPS Linux. Côté serveur : agrégation de plusieurs dizaines de flux RSS, cache 15 min par catégorie, filtrage des articles trop anciens. Côté app : scroll vertical infini, catégories réordonnables par l'utilisateur, mode offline avec cache local, pull-to-refresh personnalisé.

App iOSAPI FastAPI
Swift / SwiftUIFastAPIPythonsystemdNginxLet's Encrypt
FLUX RSSAPI · FASTAPIAPP IOS
Backend Java · Plugins custom

Serveur de jeu modé

Backend de serveur de jeu (Minecraft Paper) avec plugins Java développés sur mesure.

JavaPaper APIMavensystemdNginx
Infra perso · Portail web

Mesh privé · 3 nœuds

Réseau privé terminal-first reliant 3 machines distantes via mesh VPN.

TailscaleSSHSyncthingFastAPIsystemd
sous-section

Playground

Deux sites fictifs construits pour s'entraîner au design éditorial et aux micro-interactions. Aucun produit réel derrière - juste l'envie de pousser le frontend dans deux directions opposées sur la même stack (Next.js 16, Tailwind v4, Motion).

Aperçu du site Neon Groove RecordsNon publié

Exercice - disquaire synthwave (Miami Outrun)

Neon Groove Records

Exercice d'e-commerce fictif : Stripe (test mode), i18n EN/FR, back-office admin avec auth cookie HMAC, parcours d'achat bout-en-bout.

Next.js 16Tailwind v4MotionPrisma 7Stripenext-intl
Aperçu du site BT StudiosNon publié

Exercice - vitrine de studio (1944 dark)

BT Studios

Exercice de site vitrine cinématique one-page. Ambiance dark, gradient orangé, animations anime.js. Aucun studio réel.

Next.js 16Tailwind v4Motionanime.js v4
chapitre 02

Learnresearch

Recherche et expérimentations - Deep RL, modèles, distillation.

Phase 5 · niveau Platine⏸ pause budget

Luciye

Bot Rocket League entraîné par Deep RL.

Trajectoire du projet
  1. P1MLP from scratch
  2. P2Self-play 50M
  3. P3League TrueSkill
  4. P4Teacher 8.14B
  5. P5Distill → Transformer

Bot Rocket League entraîné par Deep Reinforcement Learning, from scratch, sans supervision humaine - uniquement des récompenses et 8,17 milliards de steps simulés. Pipeline d'entraînement custom (PPO sur RLGym v2 + RocketSim) sur GPU cloud (RunPod RTX 4090), test en conditions réelles via RLBot. Architecture distillée d'un MLP teacher (7,5 M paramètres) vers un Transformer EARL plus léger (3,3 M). Niveau Platine atteint, objectif final Grand Champion (top 15 %).

PyTorchPPOTransformerRLGym v2RocketSimRunPod
TEACHERSTUDENT
Teacher · MLP 7,5 M→ distillStudent · EARL 3,3 M
Paramètres
7,5 M
→ 3,3 M distillé
Steps
8,17 B
simulés
Hardware
RTX 4090
RunPod
Objectif
Grand Champ.
top 15 %
Mémoire · obtenu septembre 2025↻ en évolution post-mémoire

Détection proactive
de deepfakes.

Mémoire de Master sur la détection de deepfakes par CNN. Pipeline complète : extraction de frames, détection et crop des visages, classification via Xception fine-tuné. Split par vidéo pour éviter la fuite d'identité, preprocessing unifié train/val/test.

Roadmap post-mémoire · 4 chantiers
  • 01Architectures alternatives (ViT, EfficientNet)
  • 02Approche multimodale (audio + vidéo)
  • 03Robustesse adversariale (FGSM, PGD)
  • 04Déploiement reproductible (CLI + configs)
TensorFlow 2.16+Keras 3XceptionNetPython 3.10+Apple Silicon (Metal)
Vidéo sourceExtraction framesDétection + crop visageCNN · XceptionNetScore deepfake [0-1]
chapitre 03

Opssecure

Faire tourner ses propres systèmes, les durcir, les monitorer.

Hardening · système

Ce que je déploie,
je le maintiens.

J'héberge plusieurs services en production sur un VPS personnel. Hardening continu, secrets isolés, surface d'attaque réduite, monitoring actif - le minimum pour qu'une stack tienne dans le temps sans surveillance permanente.

Formation

Master Cybersécurité

Guardia · 2023 - 2025 · obtenu

Master à dominante gouvernance et conformité (PSSI, ISO 27001, RGPD, droit, gestion de risque). Volet technique en appui : audit, réseau, pentest. Mémoire : détection de deepfakes par CNN (XceptionNet).

Terrain pro

Analyste Cybersécurité

Amundi · 8 mois · Paris

Automatisation Python des alertes Forcepoint (DLP) pour le SOC, projet IA en collaboration avec le Data Lab Crédit Agricole.

Pratique perso

CTF

TryHackMe · RootMe

Pratique continue sur plateformes publiques : web exploitation, forensics, Active Directory, post-exploitation Linux/Windows. Méthodologie capitalisée en checklists réutilisables.

Stack ops · 6 couches
VPS perso
  1. 01Reverse-proxy + TLS automatique
  2. 02Pare-feu réseau, surface publique minimale
  3. 03Gestion centralisée des secrets
  4. 04Surveillance système & journaux
  5. 05Sauvegardes versionnées
  6. 06Accès distant via réseau privé

Stack

01

Machine Learning

5 outils
  • PyTorch
  • Reinforcement Learning (PPO)
  • Transformers
  • RLGym
  • TensorBoard
02

Backend

6 outils
  • Python
  • FastAPI
  • Uvicorn
  • SQL
  • REST
  • RSS / parsing
03

Mobile

2 outils
  • Swift
  • SwiftUI
04

Infra & DevOps

8 outils
  • Linux
  • systemd
  • Nginx
  • Docker
  • Tailscale
  • Syncthing
  • Let's Encrypt
  • ufw
05

Sécurité

6 outils
  • Cybersécurité offensive
  • Hardening serveur
  • Gestion de secrets
  • SSH par clé
  • Recon réseau
  • CTF

Parcours

F.

Formation

  1. 2021 - 2023obtenu↪ learn
    Licence IA
    Licence - Intelligence Artificielle
  2. 2023 - 2025obtenu↪ ops
    Master Cybersécurité
    Master - Cybersécurité
E.

Expériences pro

  1. 10/2024 - 09/2025 · Bidart
    Axiome Solutions
    Développeur Front-End React · Alternance

    Développement de fonctionnalités React/TypeScript en production sur un projet grand compte. Exploration LLM, équipe Agile (revues de code, Git, sprints).

  2. 09/2023 - 04/2024 · Paris
    Amundi Asset Management
    Analyste Cybersécurité · Alternance

    Automatisation Python des alertes Forcepoint (DLP) pour le SOC. Projet IA en collaboration avec le Data Lab Crédit Agricole.

  3. 02/2022 - 05/2023 · Biarritz
    Surfrider Foundation Europe
    Développeur IA · Alternance

    Modèle YOLO de détection de déchets aquatiques (TensorFlow, 91 % de précision) - pipeline déployée en production.

Contact

Discutons de votre prochain
projet.

Recherche d'un CDI en développement IA ou data - mobile sur Toulouse, Bordeaux, Paris ou en remote France. Ouvert aussi pour discuter d'un projet ML, backend ou sécurité. Réponse rapide, en français ou en anglais.

belleaupaul@gmail.comTélécharger CVLinkedIn
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