About Mamadou
Je suis AI Engineer spécialisé dans la conception et la mise en production de systèmes d’intelligence artificielle à fort impact, avec une expertise en Generative AI, systèmes multi-agents et MLOps.
J’accompagne les entreprises dans l’automatisation de leurs processus métiers critiques grâce à l’IA (KYC, conformité, fraude, knowledge management).
🚀 Ce que je fais concrètement :
Conception de systèmes GenAI (LLM, RAG, LangChain, LangGraph)
Développement de systèmes multi-agents (Agentic AI)
Automatisation de processus métiers (KYC, conformité, back-office)
Mise en production (Docker, CI/CD, cloud GCP/AWS/Azure)
Intégration avec les systèmes d’information (API, workflows)
💡 Cas d’usage récents :
Système multi-agents pour automatiser les contrôles KYC (banque)
Chatbot RAG sur documents internes
Benchmark de solutions GenAI à l’échelle entreprise
🎯 Pourquoi travailler avec moi :
Approche orientée business (pas juste technique)
Expertise production (scalabilité, monitoring, robustesse)
Expérience sur des environnements exigeants (banque, industrie)
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km), Strasbourg (up to 40km), Bordeaux (up to 10km), Lyon (up to 10km), Nantes (up to 10km)
Experience
- BPCEAI ENGINEERBANKING AND INSURANCEJuly 2025 - Today (11 months)Charenton-le-Pont, FranceConception d’un système d’automatisation des contrôles métiers bancaires via unearchitecture multi-agents IA (Agentic AI) pour des cas d’usage KYC et assurance vie.Réalisations clés Conception d’une architecture multi-agents (LangGraph) :o Orchestrateur + agents spécialisés (KYC, documents, SI, conformité)o Orchestration dynamique basée sur règles métiers externalisées (CSV → pland’exécution IA) Automatisation des contrôles KYC (contrôle permanent) :o Extraction de données depuis documents (PDF multimodal)o Vérification automatisée des règles réglementaires (identité, conformité,cohérence SI)o Gestion des cas incomplets avec workflow de demande de pièces Système explicable & auditable :o Génération de rapports de contrôle structurés (OK / KO par règle)o Traçabilité des décisions pour conformité bancaire Cas Assurance Vie – automatisation acte de décès :o Pipeline IA pour validation automatique des documents administratifso Intégration avec Google Agent Engine / ADK Industrialisation & orchestration :o Design d’un framework réutilisable pour différents contrôles métierso Intégration avec SI via APIs et protocoles agentiques (MCP)Impact Réduction significative des tâches manuelles de contrôle Accélération des processus KYC / conformité Mise en place d’un socle agentique scalable pour futurs cas d’usage
- Renault GroupConsultant ML / Data Scientist GenAIAUTOMOBILEJanuary 2025 - June 2025 (5 months)Boulogne-Billancourt, FranceContexte Benchmark stratégique de plateformes GenAI pour identifier la meilleure solution d'orchestration d'agents et de systèmes RAG à l'échelle entreprise.Réalisations clés• • Conception de scénarios de test avancés GenAI :◦ o RAG classique vs RAG agentique (multi-agents)◦ o Cas d'usage métier basés sur documents internes (SharePoint, knowledge base)• • Évaluation de plateformes IA :◦ o Dataiku LLM Mesh
- AIDGenAI EngineerCONSULTING AND AUDITSJanuary 2024 - December 2024 (11 months)Paris, France Mise en place d'un pipeline MLOps pour déployer un chatbot RAG sur des documentsinternes Vectorisation des données avec Chromadb, intégration avec Langchain Test du modèle avec RAGAS, monitoring des performances et gestion du drift Déploiement via Streamlit, orchestration sur cloud (Azure)
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- Master Mathématiques Appliquées Calcul scientifique et Mathématiques de l'informationUniversité de Starsbourg2016
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- Data Engineerblent2023