À propos de Hamza
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Expériences
- Hamza SabilConsultant Freelance — IA & Automatisation pour PME Indépendantavril 2026 - Aujourd'hui (2 mois)Missions : Conception et déploiement de solutions IA sur mesure pour PME et équipes industrielles.Spécialités :• Chatbots RAG connectés à bases documentaires internes• Automatisations documentaires (extraction, synchronisation, alertes)• Agents IA pour support client autonomeSecteurs desservis : Industrie, manufacturing, logistique, servicesTaille client : PME de 50 à 500 personnesTimeline : Livraison clé en main en 3 à 6 semainesStack : Python, n8n, Node.js, Next.js, PostgreSQL, pgvector, Google Cloud
- MarkaiFondateur & Développeur Full-Stackfévrier 2026 - avril 2026 (2 mois)Lyon, FranceProjet :Développement d’une plateforme SaaS de distribution de workflows d’automatisation.Contexte :Création d’une marketplace permettant de monétiser et distribuer des automatisations (n8n workflows) auprès de PME cherchant des solutions clé en main.Ce qui a été construit :• Plateforme fullstack complète (frontend + backend + base de données)• Gestion des workflows, profils vendeurs, paiements• Architecture scalable et performante en productionApprentissages : Compréhension profonde des besoins des PME en automatisation, retours utilisateurs, itération produit rapide.Stack : NestJS, Next.js, PostgreSQL, Redis, BullMQ, TypeScript
- HolcimConsultant IA & Développeur Full-StackBTP & CONSTRUCTIONdécembre 2024 - octobre 2025 (10 mois)Port-La Nouvelle, FranceMission :Mise en place d’un chatbot RAG sur documentation technique industrielle pour les équipes opérationnelles.Contexte :Holcim gère des centaines de pages de documentation technique dispersées (procédures, fiches de sécurité, manuels d’équipements). Les opérateurs perdaient 30-45 min/jour à chercher une info spécifique sans garantie de trouver la bonne source.Solution déployée :• Chatbot RAG indexant automatiquement la documentation interne• Réponses instantanées et sourcées (zéro hallucination)• Authentification sécurisée via Google OAuth• Architecture cloud sur GCP avec pgvector pour la recherche sémantiqueRésultats :• Temps de recherche réduit de 45 min à 2 min par requête• 100% des réponses tracées à leur source documentaire• Gain estimé : jusqu’à ~50h/mois économisées pour l’équipe opérationnelle• Système maintenu et amélioré en continuStack : Python, pgvector, Gemini, NestJS, Next.js, Google Cloud, PostgreSQL, TypeScript, Git
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