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Achraf LassouedAL

Achraf Lassoued

Ingénieur IA

125 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Achraf

Je suis ingénieur IA spécialisé en NLP, LLMs et MLOps, avec plusieurs expériences en recherche et en industrie (IRIT, Axe Finance, TheGenius Studio, IACE).
J’accompagne les entreprises dans le développement et le déploiement de solutions basées sur l’IA générative, telles que :
• Chatbots intelligents et assistants vocaux (VAPI, RAG, multi-agents)
• Automatisation CRM et intégration API (WhatsApp, SMS, Relevance AI, GoHighLevel)
• Pipelines ETL, CI/CD et LLMOps pour le déploiement robuste en production
• Analyse et visualisation de données (BigQuery, Power BI, Plotly, FastAPI, MongoDB)

Passionné par l’IA appliquée aux cas réels, je vous aide à transformer vos données et vos processus en véritables leviers de croissance, avec des solutions sur-mesure, performantes et évolutives.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Multiverse Computing
    Machine learning engineer
    AGENCE & SSII
    octobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)
    Barcelona, Espagne
    I am working on designing customer evaluation framework for LLMs and reaching high level scores in leaderboards in Artificial Analytics website
    LLMs Python PostgreSQL Amazon Web Services
  • Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT/ISIS)
    Stagiaire Chercheur - NLP / LLMs
    SECTEUR MÉDICAL
    février 2025 - juillet 2025 (5 mois)
    Toulouse, France
    Étude comparative des LLMs (BERT, Phi-3, Mistral, Gliner) pour la détection d’entités nommées et le
    question answering médical.
    Implémentation de pipelines RAG pour améliorer l’extraction d’information et la prise en compte du contexte.
    Intégration de graphes de connaissances médicaux (Neo4j) pour enrichir les prompts et renforcer l’analyse des
    entités complexes.
    Conception d’un protocole d’évaluation qualitatif et quantitatif pour la NER et le QA médical.
    Déploiement backend (FastAPI) et frontend (React) avec pipeline CI/CD pour l’automatisation du projet
    LLMOps.
    Résultats : Amélioration de la précision des réponses médicales et mise en place d’une architecture RAG+KG
    fonctionnelle pour la recherche appliquée.
    intelligence artificielle Python Knowledge graph FastAPI Natural Language Processing (NLP)
  • TheGenius Studio
    Ingénieur IA
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    novembre 2024 - février 2025 (3 mois)
    Bas Pays, France
    Développement de Building Gene, un système de vente immobilière piloté par IA pour la qualification et le
    suivi instantané des prospects.
    Conception d’agents IA pour l’automatisation CRM (Relevance AI, OpenAI, SMS, WhatsApp).
    Développement d’un assistant vocal intelligent (VAPI) pour la gestion des appels et du service client.
    Optimisation des workflows multi-agents avec Pipedream et GoHighLevel.
    Résultats : Réduction du délai de réponse aux prospects et amélioration du taux de conversion client.
    IA générative REST APIs JavaScript Artificial Intelligence (AI) CRM

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Formations

  • Ing´ enieur en Data Science
    Ecole Sup´ erieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information(ESSAI)
    2025
    Ing´ enieur en Data Science
  • Facult´ e des Sciences
    2022

Compétences

Catégories