À propos de Mohamed
Ingénieur en Intelligence Artificielle spécialisé dans les systèmes LLM, RAG et l’automatisation documentaire (OCR, NLP, Computer Vision).
J’aide les entreprises à transformer leurs données non structurées en solutions concrètes et exploitables :
- Extraction intelligente de documents (factures, certificats, dossiers médicaux)
- Mise en place de systèmes RAG pour recherche et QA avancée
- Développement de modèles multimodaux (VLM)
- Déploiement de pipelines MLOps robustes (Docker, Kubernetes)
💡 Cas d’usage typiques :
- Automatisation de traitement documentaire
- Analyse et structuration de données non structurées
- Recherche sémantique et assistants IA
- Computer Vision appliquée aux documents
🔧 Stack :
Python, PyTorch, Transformers, LangChain, FastAPI, Docker, Kubernetes
🎯 Mon objectif :
livrer des solutions IA robustes, scalables et directement exploitables en production.
Disponible pour missions freelance et projets IA avancés.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- NEURODATAAI engineermars 2023 - juillet 2024 (1 an et 4 mois)Québec, Canada• Fine-tuned TrOCR and DONUT models to handle multilingual handwritten documents, diverse layouts, and unstructured content for tasks such as key-value extraction and fraud detection in medical insurance.• Developed table extraction systems to convert invoice tables into structured Excel format.• Trained CycleGANs to denoise and enhance the resolution of low-quality scanned documents.• Fine-tuned BERT and GPT models for Arabic-to-French translation and transliteration.• Implemented Retrieval-Augmented Generation (RAG) with LangChain for Document Visual Question Answering (VQA), enabling accurate information extraction from complex documents.
- Zinki AIAI Engineeraoût 2024 - Aujourd'hui (1 an et 10 mois)Doha, Qatar• Developed and optimized VLM models focusing on multi-modal learning.• Implemented RAG systems for enhanced data retrieval and generation.• Engineered OCR solutions for multilingual document processing.• Contributed to semantic search, certificate validation, and document extraction.• Applied MLOps practices for deploying and maintaining AI models in production.
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