Ahmed S.

Au sein d'Amundi, premier gestionnaire d'actifs européen, j'interviens en tant que Software Engineer / AI Engineer sur l'écosystème Alto ESG Metrics, plateforme centrale utilisée par les analystes ESG pour piloter et exploiter les données extra-financières intégrées dans les processus d'investissement responsable. Au-delà du développement du backend cœur de la plateforme, j'ai conçu et développé une couche d'intelligence artificielle conversationnelle permettant aux analystes d'interroger les données ESG en langage naturel, via une architecture s'appuyant sur le protocole MCP (Model Context Protocol).

Software Engineering

- Développement et maintenance du backend Alto ESG Metrics en Node.js / NestJS, exposant les données ESG aux analystes via des APIs REST performantes, robustes et testées

- Conception de l'architecture applicative (modules, services, DTOs, validation) garantissant la scalabilité et la maintenabilité de la plateforme

- Conception et évolution de l'interface utilisateur Angular, permettant aux analystes ESG de visualiser, filtrer et exploiter les métriques extra-financières des entreprises en portefeuille

AI Engineering

- Conception et développement d'une plateforme conversationnelle (Python, FastAPI, FastMCP) permettant aux analystes ESG d'interroger les métriques ESG en langage naturel

- Implémentation de tools MCP s'intégrant nativement avec l'API Alto ESG Metrics pour récupérer, agréger et restituer en temps réel les données extra-financières demandées

- Conception de l'orchestration entre l'agent conversationnel et les services backend existants : contractualisation des tools, gestion du contexte, structuration des réponses

- Mise en place d'une architecture découplée entre la couche IA (FastAPI/FastMCP) et le backend métier (NestJS), assurant sécurité, traçabilité et réutilisabilité des tools exposés à l'agent

Conception et développement d’une plateforme IA conversationnelle interne destinée aux équipes commerciales, RH et opérationnelles d’Athoria.

L’objectif était de centraliser la connaissance de l’entreprise, connecter les outils métier et permettre aux collaborateurs de rechercher des informations, raisonner sur des données internes et exécuter des actions directement depuis une interface conversationnelle sécurisée.

La plateforme s’appuie sur une architecture agentique avec RAG entreprise et intégrations MCP, afin d’assister notamment les équipes commerciales dans la réponse aux appels d’offres en suggérant les profils consultants les plus pertinents à partir des données de l’ERP et du contexte métier.

- Conception de l’architecture technique et développement de la plateforme IA conversationnelle interne

- Mise en place d’une architecture agentique avec LangChain et LangGraph permettant l’orchestration de workflows IA complexes et l’exécution d’actions métier

- Développement d’un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecté à la documentation interne, aux données opérationnelles et aux outils métier de l’entreprise

- Développement d’un MCP custom avec FastMCP (Python) connecté à BoondManager afin d’assister les équipes commerciales dans l’identification automatique des meilleurs profils consultants pour les appels d’offres

- Intégration d’outils Microsoft Outlook et Calendar permettant la lecture, la rédaction et l’exécution d’actions avec validation humaine (human-in-the-loop)

- Mise en place de l’observabilité des agents IA et des pipelines LLM avec Langfuse (tracing, monitoring, analytics, debugging)

- Développement d’un framework d’évaluation des modèles et des workflows IA avec approche “LLM-as-a-Judge”

- Déploiement et gestion de l’infrastructure sur AWS

- Développement du backend avec Python / FastAPI (architecture héxagonale) et du frontend avec React.js

Au sein du CISIRH (Centre Interministériel de Services Informatiques relatifs aux Ressources Humaines), rattaché au Ministère de l'Économie, j'ai contribué au développement de l'application CTDSN (Concentrateur Traducteur Déclaration Sociale Nominative), solution critique chargée de collecter, transformer et transmettre les déclarations sociales nominatives des agents de la fonction publique de l'État vers les organismes destinataires (URSSAF, caisses de retraite, etc.).

Cette mission s'inscrit dans le cadre de la modernisation du système d'information RH de l'État et de la mise en conformité avec les obligations réglementaires liées à la DSN.