About Abderrahmane
AI Engineer | Agentic Systems, RAG & LLM Evaluation (Production-ready)
Je conçois des systèmes GenAI qui passent réellement en production : copilotes métier, agents multi-étapes et pipelines RAG fiables.
J’interviens là où la plupart des projets bloquent :
→ réponses peu fiables (hallucinations)
→ coûts non maîtrisés
→ systèmes difficiles à exploiter
J’interviens sur toute la chaîne : architecture, optimisation et évaluation.
🔹 CE QUE JE FAIS
→ Transformation de POC GenAI en systèmes production-ready
→ Copilotes métier (legal, ops, data) basés sur RAG avancé
→ Agents IA (décomposition, routing, multi-step reasoning)
→ Systèmes hybrides (vector search + SQL + APIs métiers)
→ Pipelines d’évaluation (fiabilité, précision, hallucinations)
→ Optimisation sous contraintes réelles (latence, coût, scalabilité)
🔹 EXPERTISE TECHNIQUE
/ Architecture
→ RAG avancé (vector + BM25 + SQL routing)
→ Agents orchestrés (LangGraph, workflows)
→ Décomposition de requêtes complexes
/ Optimisation
→ Réduction coûts API (-40% via cache & routing)
→ Amélioration latence (retrieval & prompts)
→ Tuning retrievers (top-k, chunking, hybrid search)
/ Fiabilité & évaluation
→ Métriques (RAGAS, précision contextuelle, recall)
→ Réduction des hallucinations
→ Observabilité MLflow (tracking runs)
🔹 CAS D’USAGE CONCRETS
1. Copilote juridique (AMF-like)
→ Recherche lente et peu fiable
→ RAG hybride + SQL + validation
→ Résultats :
Temps ÷3
Réponses traçables
Moins d’erreurs métier
2. Agent de recherche multi-étapes
→ Questions complexes multi-sources
→ Décomposition + LangGraph
→ Résultats :
+25 à +40% précision
Réponses mieux structurées
3. Optimisation pipeline RAG
→ Coûts élevés + incohérences
→ Tuning + cache + reranking
→ Résultats :
-30 à -50% coût API
Pertinence améliorée
French
Native or bilingual
English
Fluent
Arabic
Native or bilingual
Japanese
Basic
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Autorité desMarchés Financiers (AMF),GenAI Engineer (LLM, RAG & Agents)March 2025 - August 2025 (5 months)Paris, France• • Conçu et déployé un copilote juridique basé sur LLM pour les équipes de régulation (recherche documentaire, analyse d'articles, justification des réponses).• • Développement d'un pipeline RAG agentique (LangGraph, FAISS, reranking, cache) utilisé par des utilisateurs métiers non techniques.• • +27% de précision contextuelle, –60% de latence, –18% d'erreurs factuelles via optimisation du retrieval, des embeddings et de la mise en cache.• • Mise en place d'une chaîne d'évaluation et de monitoring (MLflow, RAGAS) pour suivre qualité, coûts et dérives des modèles.• • Ateliers avec juristes et équipes Data pour prioriser les cas d'usage et sécuriser l'adoption métier.• • Packaging, documentation et transfert en conditions opérationnelles à l'équipe Data Intelligence.
- Alstom,Ingénieur Automation & FiabilitéTECHSeptember 2023 - January 2024 (4 months)59300 Valenciennes, France• • Développement d'un outil d'automatisation des tests industriels (C#, Python, VBA) intégré au pipeline de validation du MPU.• • –80% du temps de campagne de test, amélioration de la traçabilité et de l'auditabilité.• • Travail avec équipes systèmes et validation pour fiabiliser un process critique de mise en production.
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