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Adel Ishak ToumiAI

Adel Ishak Toumi

AI Consultant

125 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Adel Ishak

Ingenieur en IA & Software Development, je conçois des systèmes d’agents autonomes et des
architectures RAG complexes avec Python. Spécialisé dans l’orchestration multi-agents, j’assure le cycle de vie complet des solutions, de la conception à l’industrialisation. Ma double casquette de formateur me permet d’accompagner stratégiquement les équipes métier (Marketing, RH, Supply Chain) dans l’adoption concrète de l’IA générative.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

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

Expériences

  • Outlier
    AI Training Specialist – Software Engineering & Alignment (RLHF)
    HIGH TECH
    février 2026 - Aujourd'hui (4 mois)
    Paris, France
    Actions :

    •Évaluation de modèles LLM : Superviser et comparer les
    performances de différentes itérations de modèles sur des tâches complexes
    de développement logiciel au sein de bases de code open-source réelles.
    •Ingénierie de l'alignement (RLHF) : Agir en tant que "Senior Reviewer"
    pour fournir un signal d'entraînement critique, en évaluant la pertinence
    logique, la gestion des erreurs et la maturité architecturale des solutions
    générées.
    •Audit de précision et factuality : Vérifier la véracité des connaissances du
    modèle (dates, versioning de bibliothèques, standards de sécurité) et
    analyser les causes profondes des hallucinations ou erreurs de raisonnement
    technique.

    Résultats :

    Amélioration du signal d'entraînement : Contribution directe à la
    réduction des régressions techniques sur les futures versions de Claude via
    des justifications expertes et nuancées.
    •Optimisation de la qualité du code : Enseignement de patterns de tests
    paramétrés et de structures de données optimisées, dépassant les simples
    suggestions de style pour atteindre une qualité "ready-to-merge".

    Environnement technique :
    LLM Evaluation, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback),
    Prompt Engineering, Python, Open-source Codebases, Human-in-the-loop,
    Fact-checking.
    RLHF LLM Evaluation Prompt engineering Programmation Python Human-in-the-loop
  • Alphorm
    AI consultant
    EDUCATION & E-LEARNING
    octobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)
    Paris, France

    Actions:

    •Concevoir des programmes de formation en IA générative articulés autour
    de cas d'usage métiers réels, visant à préparer les apprenants aux défis
    techniques des entreprises.
    •Développer des projets pédagogiques complets (RAG, agents autonomes),
    dont la simulation d'un agent d'aide au recrutement automatisant le cycle
    de sélection de candidats.

    Résultats:

    Formations dispensées avec succès, générant d'excellents retours de
    satisfaction de la part des apprenants (Lien vers une formation : pas ).

    Environnement technique:

    Python, FastAPI, JS, LangChain, CrewAI, ChromaDB , Streamlit
    IA générative Langchain Streamlit CrewAI Python
  • Airbus Operations SAS
    Data Scientist
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
    Toulouse, France

    Actions:

    •Accompagnement des ingénieurs d'essais en vol (Flight Test) dans la
    résolution d'une tâche métier critique et chronophage : le diagnostic post
    provocation de pannes.
    •Modéliser une ontologie métier et un graphe de connaissances pour
    structurer la documentation technique, automatisant la détection
    d'anomalies en vol afin de prévenir les défaillances et d'accélérer les
    diagnostics.
    •Déployer un système multi-agents (Google ADK) pour automatiser le
    croisement complexe entre les logs de vol et la documentation technique.
    •Développer une interface interactive (React, Flask) pour intégrer l'expertise
    humaine (Human-in-the-loop) dans la supervision et l'ajustement en temps
    réel des règles régissant le système multi-agents.
    •Industrialiser les solutions logicielles sur l'environnement Google Cloud
    Platform (GCP).

    Résultats:

    Réduction de 40 % du temps d'analyse des ingénieurs, accélérant la prise de
    décision sur les actions à entreprendre.

    Environnement technique:

    Google ADK, Vertex AI, LLMs (Gemini), NLP Pipelines, Agents autonomes,
    Orchestration d'agents, Python, Flask, React.js,node.js, API REST, Ontologies,
    Graphes de connaissances (Knowledge Graphs), Structuration de données
    non-structurées, Google Cloud Platform (GCP), Cloud Run, Docker, CI/ CD,
    IAM, Secret Manager.
    Google ADK Agents autonomes Cloud GCP API Orchestration d'agents

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Formations

  • Master's Degree in system and service for IOT
    Gustave Eiffel University
    2025
  • Engineering Degree in Computer Science
    National School of Computer Science
    2024

Certifications

  • NVIDIA DLI Python / Data Science
    NVIDIA
    2023
  • Fundamentals of Deep Learning
    NVIDIA
    2023

Compétences

Catégories