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Fatima Ezzahra Bouzidi IdrissiFE

Fatima Ezzahra Bouzidi Idrissi

Tech Lead ML AI

800 €/jour
Boulogne-Billancourt, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Fatima Ezzahra

Mathématicienne, Lead Tech ML/AI. Je suis obsédée par l'optimisation : trouver l'angle d'attaque le plus élégant face à un problème compliqué.

9 ans de lead technique dans des environnements exigeants (banque, assurance, auto, énergie). Je propose de l'architecture IA, du lead technique, de la direction de vision technique. RAG, multi-agents, MLOps. Pas de place pour les solutions qui ne survivent pas en production.

Ma conviction : la réflexion architecturale vient toujours avant la techno. Il faut d'abord comprendre le problème métier, dégager sa structure mathématique, puis concevoir quelque chose qui tient.

Certifiée GCP. Auteure sur les architectures RAG. Ce qui me fascine vraiment : cette zone où l'élégance conceptuelle rencontre la complexité réelle. Où les maths rencontrent la production.

Je propose du lead technique, de l'architecture IA, du conseil stratégique. Des missions où la vision technique compte vraiment.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Boulogne-Billancourt (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • RENAULT DIGITAL
    Tech Lead Data & IA
    AUTOMOBILE
    juillet 2025 - mars 2026 (8 mois)
    Paris, France
    ▸ Management technique : Pilotage simultané de deux équipes pluridisciplinaires (développeurs, ML Engineers, Data Scientist, DevOps, Architecte) : code reviews systématiques, sessions de pair programming, définition des standards de qualité et des conventions de code
    ▸ Architecture RAG : Conception de l'architecture complète des pipelines RAG : ingestion documentaire, chunking, génération d'embeddings, indexation vectorielle et API de recherche sémantique
    ▸ Optimisation infra : Migration de l'orchestration d'Airflow/Composer vers Cloud Workflows, permettant une réduction significative des coûts d'infrastructure et une meilleure scalabilité
    ▸ Microservices : Développement de microservices FastAPI conteneurisés, déployés sur Cloud Run, pour le traitement et la transformation documentaire à grande échelle
    ▸ Base vectorielle : Mise en place de MongoDB Atlas comme base vectorielle pour le stockage et la recherche d'embeddings documentaires
    ▸ Pratiques d'équipe : Rédaction de documentation technique exhaustive, mise en place du Full Focus Time pour maximiser la productivité de l'équipe
    🔧Python, FastAPI, GCP (Cloud Run, Cloud Workflows, Cloud Functions), MongoDB Atlas, Terraform, GitLab, Docker
    Google Cloud Platform (GCP) MLOps intelligence artificielle MLOps
  • SFEIR
    CONSULTANTE ML/ AI
    AGENCE & SSII
    février 2022 - juillet 2025 (3 ans et 5 mois)
    Paris, France
    En parallèle des missions client, implication active dans la vie interne de SFEIR à travers plusieurs rôles transverses et responsabilités clés.
    ▸ Recrutement : Évaluation technique des candidats lors des playoffs (tests techniques de recrutement) pour identifier et sélectionner de nouveaux profils Data & ML
    ▸ Cercles d'expertise : Membre active du Cercle Data et du Cercle ML/AI : partage de connaissances, veille technologique, structuration de l'offre Data/IA de SFEIR
    ▸ Conférences & talks : Présentations internes et externes sur les sujets Data, ML et IA : conférences, ateliers, partage d'expertise auprès des équipes et des clients
    ▸ Avant-vente : Participation aux avant-ventes et soutenances commerciales : cadrage technique, estimation de charge, présentation de l'offre aux prospects
    ▸ CSE & référente : Membre élue du CSE (Comité Social et Économique) et référente harcèlement sexuel
    intelligence artificielle Google Cloud Platform (GCP) MLOps Natural Language Processing (NLP) Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • SLB (Schlumberger)
    Data Engineer Cloud
    ENERGIE
    mai 2025 - juillet 2025 (2 mois)
    Paris, France
    ▸ Architecture & parsing : Conception et développement d'un système de dispatcher intelligent via Azure Functions : détection automatique du type de fichier, routage vers le parseur adapté (Helios, Coriolis, eFire…), parsing spécialisé de fichiers industriels et export en format Parquet
    ▸ Migration GCP → Azure : Migration de pipelines existants de Google Cloud Platform vers Azure : adaptation des services, reconfiguration du stockage et des triggers
    ▸ Infrastructure & résilience : Mise en place d'une infrastructure Azure complète (Functions, Storage, Application Insights) avec architecture modulaire de gestion des erreurs et automatisation du déploiement
    🔧Python, Azure Functions, Azure Blob Storage, Application Insights, Parquet, Makefile, CI/CD
    Google Cloud Platform (GCP) Agent IA MLOps Python intelligence artificielle

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