À propos de Nasrallah
GenAI & Data Analytics Engineer avec 2 ans d’expérience,
Je conçois et automatise des pipelines de données end-to-end (ingestion, transformation, qualité, automatisation), tout en développant des dashboards et KPIs métiers pour le suivi de la performance. J’intègre et déploie également des solutions GenAI & LLMs (chatbots, RAG, finetuning, automatisation) et crée des APIs IA REST permettant une intégration directe dans les environnements de production.
━━━ 𝗦𝗧𝗔𝗖𝗞 𝗧𝗘𝗖𝗛𝗡𝗜𝗤𝗨𝗘 ━━━
• Langages & Programmation : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL, R, VBA
• Orchestration & Data Engineering : dbt, Airbyte, CI/CD (GitLab, Azure DevOps, GitHub Actions)
• Cloud & Data Platforms : GCP (Vertex AI, BigQuery, GCS, CloudSQL), Snowflake, Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake, Databricks), AWS (Redshift, S3, Lambda, SageMaker)
• APIs & Déploiement : FastAPI, REST APIs, Docker, Kubernetes, Cloud Run
• LLMs & GenAI : Déploiement, Fine-tuning, Chatbots, RAG, Prompt Engineering
• Bases Vectorielles : Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS
• BI & Visualisation : Power BI, Looker, MicroStrategy, Streamlit
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Opteamis | Startup French Tech 120GenAI & Data Analytics EngineerEDITION DE LOGICIELSmars 2025 - Aujourd'hui (1 an et 3 mois)Paris, France• Ingestion automatisée de plus de 300 tables issues de la production vers le datalake BigQuery/GCS via Airbyte.• Développement du moteur de recherche IA « Talent Search », permettant de ressortir de la base interne les meilleurs profils scorés par rapport à un appel d'offres, avec analyse des points forts/faibles et benchmark du TJM face à des profils similaires.• Conception d'un CV Parser basé sur des LLMs, plus précis que les ATS standards et entièrement automatisé.• Développement d'une interface type ChatGPT sur MCP, intégrant plus de 170 tools pour orchestrer les API internes et automatiser un large panel de processus métier (besoins, missions clients, analyses CA/marge, etc.).• Développement d'un système de matching IA profils–jobs (200k CVs, 10k offres) basé sur des embeddings Qwen-3, remplaçant une solution SaaS à 12k€/mois par une infrastructure interne à moins de 1k€/an.• Conception d'un Agent Sourcer automatisant le sourcing multi-plateformes (LinkedIn, Turnover, etc.), le parsing et le scoring dans une base vectorielle pour accélérer significativement le staffing.• Conception d'une API IA centralisée (Talent Search, RatePricer, Matchmaker, Parsing), développée en FastAPI, dockerisée et déployée sur Cloud Run avec CI/CD GitLab, supportant une architecture multi-tenant.• Création de datamarts métiers (Sales, Marketing, Office) et accompagnement de clients stratégiques• Animation d'ateliers avec des membres de la direction pour structurer plus de 50 KPIs et définir un semantic layer cohérent et partagé.• Conception du modèle IA « RatePricer » pour la prédiction des TJM de freelances, avec 80% de précision, utilisant des embeddings Qwen-3 combinés à CatBoost/LightGBM et une réduction de dimension par PCA.• Mise en place d'une solution d'OCR basée sur Document AI et Vision AI de GCP pour extraire automatiquement les données de pièces d'identité et de documents d'enregistrement (Kbis, etc.), commercialisée auprès de nos clients.
- CHU MetzGenAI & Data Analytics EngineerSECTEUR MÉDICALseptembre 2024 - février 2025 (5 mois)Paris, France• Travail en direct avec le Head of Data sur l'architecture cible, les besoins métiers et les priorités Data/IA.• Cloud & Gouvernance : configuration du tenant GCP, gestion IAM, définition des rôles et mise en place du MFA.• Azure Data Factory & Fabric : déploiement d'ADF et configuration de Microsoft Fabric, permettant l'activation de Power BI Copilot et la création de dashboards en langage naturel.• IA & Vectorisation : mise en place d'une base vectorielle Qdrant pour organiser, indexer et interroger les données métiers en langage naturel.• Chatbot interne : conception d'un chatbot de type ChatGPT basé sur des embeddings OpenAI pour l'exploration sémantique des données.
- MAIF AssuranceData Analytics EngineerBANQUE & ASSURANCESseptembre 2024 - février 2025 (5 mois)Paris, France• Automatisation du processus trimestriel d'intégration et de nettoyage des données via des macros VBA, permettant de traiter la data issue des secteurs Automobile, Construction et IRD (Incendie, Risques Divers).• Centralisation et création d'un jeu de données harmonisé facilitant les comparaisons entre trimestres et l'analyse de plus de 40 indicateurs techniques.• Conception d'un tableau de bord Power BI regroupant les métriques essentielles par secteur et par réseau, pour suivre l'évolution des provisions et des résultats techniques.
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Certifications
- End-to-End LLMs Fine-Tuning with Hugging Face TransformersHugging Face2025
