About Mohamed
Je réponds à vos besoins en Data & Intelligence Artificielle grâce à une double compétence en IA et Data, acquise à travers mes deux masters spécialisés et mes expériences professionnelles :
• Compréhension et cadrage : analyse du besoin, définition des cas d’usage IA/Data, cadrage stratégique.
• Exploitation de données : analyse exploratoire, modélisation statistique, machine learning & deep learning, méthodes de scoring et prévisions (classification, régression, séries temporelles).
• IA avancée : NLP (LLM, RAG, fine-tuning), Computer Vision (classification, détection, génération), recommandation et personnalisation.
• Mise en œuvre technique : développement logiciel, gestion et optimisation de bases de données massives, industrialisation et déploiement en production, suivi de performance des modèles..
French
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English
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Lyon (up to 50km)
Experience
- Institut Français du Pétrole Energies nouvelles (IFPEN)Ingénieur IAENERGY AND UTILITIESSeptember 2025 - Today (9 months)Lyon, France• • Développement d'outils d'IA basés sur les LLM, les systèmes multi-agents et le RAG.• • Automatisation de la transposition documentaire et rédaction de documentation technique.• • Systèmes multi-agents pour l'automatisation de processus métiers.• • Développement d'un assistant intelligent de chiffrage basé sur des cahiers des charges.Ð Stack : Python, LangChain, LangGraph, RAG, OCR, Dash, Azure AI Services
- Kheopsys (Client : Appodeal)Consultant Data ScientistCONSULTING AND AUDITSMarch 2025 - August 2025 (5 months)Paris, France• • Conception de systèmes de recommandation publicitaire pour optimiser les installations d'apps.• • Identification d'utilisateurs similaires via clustering et embeddings lookalike.• • Prédiction du taux de clic (CTR) à l'aide de modèles Deep Learning et Machine Learning.• • Pipelines de traitement de données avec AWS, SageMaker et Athena.Ð Stack : Python, Scikit-learn, PyTorch, FuxiCTR, AWS, SageMaker, Athena, SQL, Polars
- STMicroelectronicsIngénieur IANANO-TECHNOLOGYMarch 2024 - August 2024 (5 months)Crolles, France• • Classifieur intelligent pour évaluer la pertinence des erreurs des logiciels de conception (règles PDK).• • Optimisation de modèles encodeurs LLM par ajustement d'hyperparamètres et fine-tuning.• • Pipeline complet : prétraitement, entraînement, inférence, réentraînement et évaluation.• • Recall ∼100% sur les jeux de test, validé par un ingénieur en microélectronique.Ð Stack : Python, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, NLTK, Spacy
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