À propos de Achref
J’accompagne les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions IA, notamment des chatbots intelligents s’appuyant sur les LLMs. Grâce à des outils comme Langchain et Langraph, je crée des assistants conversationnels sur mesure, capables de comprendre, contextualiser et automatiser les échanges avec vos utilisateurs. Mon approche est centrée sur la performance, l’expérience utilisateur et l’impact business concret.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- MoovtoData scientistjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Paris, France
- Créer un assistant FinOps multi-agent avec LangGraph pour orchestrer des modules spécialisés dans l’analyse et l’optimisation des coûts cloud.
- Connecter dynamiquement les agents à l’AWS Pricing API pour extraire et comparer les options de tarification (On-Demand, Reserved, Savings Plans).
- Optimiser la mémoire longue pour enrichir les dialogues financiers multi-tours et contextualiser les recommandations.
- Déployer l’architecture sur AWS (Lambda, S3, Bedrock) avec CI/CD (GitHub Actions) pour garantir fiabilité, scalabilité et mises à jour continues.
- Automatiser l’identification des ressources sous-utilisées (EC2, RDS, S3) et générer des recommandations FinOps personnalisées.
- Mettre en œuvre une observabilité complète via CloudWatch pour suivre les performances des agents et contrôler l’évolution des coûts.
- Intellect Core Advisory and Solutions SARLIngénieur en Intelligence Artificiellenovembre 2023 - décembre 2024 (1 an et 1 mois)
- Développer des solutions d’IA générative basées sur des LLMs et l’architecture RAG, en exploitant LangChain pour orchestrer la récupération d’information contextuelle.
- Expérimenter différentes bases vectorielles (ChromaDB, FAISS, Pinecone, Weaviate) et sélectionner les plus adaptées aux exigences de précision et de scalabilité.
- Organiser et vectoriser des jeux de données métier en utilisant des modèles d’embedding optimisés (multi-langues, domaine-spécifique) pour améliorer la pertinence des réponses.
- Intégrer des modèles open-source (LLaMA 2, LeoLM) et propriétaires payants (GPT-4, Claude, Mistral) pour maximiser la qualité des interactions.
- Déployer l’assistant sur une architecture serverless AWS (Lambda, S3, Bedrock, Kendra) afin d’assurer une scalabilité, une sécurité et une intégration cloud natives.
- Concevoir un workflow automatisé déclenché par l’utilisateur, combinant vector search et appels LLM via Lambda, avec une interface web fluide et réactive.
- Bionic SoulIngénieur Chercheur en Intelligence Artificiellefévrier 2023 - novembre 2023 (9 mois)
- Concevoir un système embarqué de collecte de données de marche en utilisant un Arduino Nano 33 couplé à des capteurs IMU pour enregistrer des signaux inertiels haute fidélité.
- Appliquer des techniques avancées de filtrage (Kalman, Savitzky-Golay, lissage gaussien) pour réduire le bruit des capteurs et améliorer la fiabilité des données.
- Développer un autoencodeur de débruitage avec PyTorch afin d’améliorer la qualité des signaux d’entrée, augmentant la précision des prédictions de 20%.
- Expérimenter des architectures séquentielles de deep learning (GRU, LSTM, Transformers) pour modéliser et prédire l’angle du genou à partir des séries temporelles.
- Optimiser les hyperparamètres des modèles en utilisant Optuna, GridSearchCV et Weights & Biases, en suivant les performances via des logs détaillés.
- Évaluer les performances en conditions réelles sur Python IDE et Edge Impulse, en ciblant des applications embarquées temps réel à faible latence.
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- Diplôme d’ingénieur en informatique, spécialisé en science des données.École Supérieure Privée d’Ingénierie et de Technologies ( ESPRIT)2023Data Science et IA