À propos de Ismail
Ismail, lead data science (6+ ans) spécialisé en ML, NLP et données géospatiales.
Maîtrise des architectures LLM, agents et RAG pour la mise en production de
solutions IA à fort impact.
-------
Hi, I'm Ismail, Lead Data Scientist with 7 years of experience working at the crossroads of AI and data. Throughout my journey, I’ve tackled projects in climate resilience, GIS data, NLP, LLMs, and responsible AI across different industries.
Today, I’m looking to work on projects that truly matter, in environmental impact, tech innovation, or anything that uses AI to drive positive change. My mission is simple: turn real needs into smart, practical solutions.
If you're looking for a curious, hands-on data expert who’s deeply committed to making a difference, let’s talk!
Arabe
Bilingue ou natif
Italien
Notions
Espagnol
Notions
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 15 km)
Expériences
- Mission indépendanteAI engineerHIGH TECHjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Paris, FranceMission 1 : Moteur RAG « Psychologie du management »
- Contexte : corpus de livres et articles sur les biais cognitifs, le leadership situationnel et les comportements organisationnels.
- Objectif : permettre à des coachs et managers d’interroger ce corpus en langage naturel.
- Stack : LangChain, ChromaDB, embeddings OpenAI, GPT-4, reranking sémantique, RAGAS (évaluation), Streamlit (front), LangSmith (traçabilité), FastAPI.
- Résultat : pipeline évalué via RAGAS (faithfulness 0.91, answer relevancy 0.88) sur un panel de 60 questions métier, interface Streamlit livrée aux utilisateurs finaux.
Mission 2 : Agent conversationnel agentic RAG- Contexte : extension du moteur RAG précédent en agent conversationnel multi-tours, capable de raisonner sur plusieurs échanges et de corriger ses propres erreurs de récupération.
- Stack : LangGraph, architecture corrective RAG, grading des documents récupérés, réécriture de requête en cas d’échec, mémoire persistante entre sessions, LangSmith (monitoring et tests de non-régression).
- Résultat : l’agent combine le corpus RAG (mission 1), la recherche web en temps réel et les connaissances du LLM pour des réponses multi-sources contextualisées, taux de pertinence validé à 87% via RAGAS sur un panel de 50 questions métier.
Mission 3 : Agent de planification bien-être- Contexte : agent personnel de suivi de séances de méditation et de pratiques bien-être, conçu pour mémoriser les préférences et s’adapter à l’historique utilisateur.
- Stack : LangGraph, gestion d’état persistant, memory management, tool calling pour la génération de plannings adaptés, LangSmith (traçabilité des sessions).
- Résultat : agent opérationnel, suggestions personnalisées selon l’historique, planning généré automatiquement en fonction des disponibilités et objectifs déclarés.
- nexqtLead data scienceEDITION DE LOGICIELSoctobre 2023 - décembre 2024 (1 an et 2 mois)Paris, FranceBuilding an AI-powered urban carbon emissions data platform forcities, that uses open data, geolocation, GPS and satellites to createnear real-time GHG emissions estimations at a city, district, orbuilding/street level.Technical environment: Xarray, geopandas, Rasterio, Sklearn, Keras,AWS, Postgis, Postgres, Docker
- AxionableSenior data scientistCONSEIL & AUDIToctobre 2018 - octobre 2023 (5 ans)Paris, FranceR&D project on climate resilience (Switch) as a Tech Lead on heatwaves and drought. Activities include: monitoring and analysis ofopen data sources on climate, weather and environment (Copernicus,DRIAS, Météo-France, etc. ), building a GCP architecture to automateprocesses from data ingestion to visualization, developing a pythonlibrary to read, process & transform raw geospatial data (e.g.shapefile, raster, grib, netcdf), extracting insights from climate dataand displaying them in Data Studio, code review.Client: ADEME & Allianz (ongoing), 9 monthsNLP keyword generation to automate the classification of error logsaccording to business categories.The activities include: exploring thescientific literature and proposal of approaches, developing APIs forand deployment in production using micro services approach.Client: General Motors Canada, 6 monthsAudit of trustworthy AI to evaluate the methodology anddocumentation of the clients AI processes according to the marketstandards (LNE, Labelia) and provide recommandations forimprovements axesClient: Crédit Mutuel Arkéa & Orange Business Services, 4 monthsFlavor recommandation engine based on customer's briefs. Theactivities include: data collection, analysis and cleaning, exploringmultiple embeddings methods, building end-to-end pipelines (fromdata collection to model training and deployment) and developping anAPI to integrate the model into a web application.Client: Givaudan, 2 yearsSingle-sign-on solution for french media and online publishers.Design of the solution architecture and configuration. Development ofSSO dashboards, site prototypes & monitoring scripts. Drafting thesolution's integration kit.Client: Geste, 5 months
Recommandations
Soyez le premier à recommander Ismail
Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.
Ces profils de freelance correspondent également à vos critères
Agatha Frydrych
Backend Java Software Engineer
4.7
(3)
2
Baptiste Duhen
Fullstack developer
4.6
(4)
5
Amed Hamou
Senior Lead Developer
4
(2)
7
Audrey Champion
Web developer
4.3
(3)
4
Formations
- Computer science engineerEcole Polytechnique de l' Université Paris-Sud2018Computer science engineer
- Bachelor of Science in MathematicsUniversité Paris 7 Denis Diderot2014B.A in computer science and mathematics