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- Twains
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Machine learning engineerSOCIAL NETWORKSMarch 2025 - August 2025 (4 months)Paris, FranceTwains crée le chatbot IA de votre marque ou d'influenceurs partenaires pour dynamiser votre marketing et interagir directement avec votre audience sur WhatsApp. Une expérience interactive, authentique et innovante qui transforme chaque échange en opportunité.- Optimisations des prompts des Agents automatiquement avec un feedback sur la métrique d'évaluations- Intégration de la pipeline agentic LLM via LangGraph / Pydantic / ADK- Intégration et optimisation de l'infrastructure back end- Configuration et optimisation de plusieurs outils AWS (AWS Lambda, AWS Cloudwatch ...) - Axibord ConsultingData ScientistE-COMMERCEAugust 2024 - February 2025 (6 months)FranceAxibord Consulting est une entreprise de développement d'applications web/mobile et de solutions IA tels que : les Agents IA, Chatbots, reconnaissance faciale, text-to-speech, détection de fraude.En moins de 1 an, j'ai rejoint 2 projets en tant que Data Scientist : AzirAI, Speechit.En tant que Data Scientist, j'avais pour responsabilités :- Implémentation des pipelines du workflow des agents AI avec des outils comme LangGraph.- Développement des agentic tools nécessaire au besoin des clients- Déploiement des modèles opensource tel que DeepSeek R1 avec des méthodes Quantizations (qLoRA / PEFT) en local/cloud- Optimisation des agents AI, ce qui a réduit la latence de 30%.Le lien du site de AzirAI : https://azirai.comLe lien du site de Speechit : https://speechit.ai
- MOMENTUM TECHNOLOGIESData ScientistTELECOMMUNICATIONSMarch 2023 - August 2024 (1 year and 5 months)FranceMomentum Technologies est un cabinet de conseil IT spécialisé dans la data qui a +20 ans d'expérience, il accompagne les organisations québécoises dans la gestion de leur data et propose des solutions IA à des problèmes dans des domaines divers et varié.L'entreprise compte près de 200 experts, avec un impact estimé sur plus de 12 millions d'utilisateurs et gèrent plus de 25 000 000 de téraoctets de données. Parmi leurs clients : Ramq et Ciusss.J'ai rejoint l'équipe de Data Scientist de Momentum Technologies en 2022 pour travailler sur des projets clients et internes.En tant que Data Scientist, j'avais pour responsabilités :- Participation à des comités d'initiatives en IA : études de marché, proposition de solutions innovantes, amélioration des réponses aux appels d'offres.- Conception et mise en place de pipelines ETL, feature engineering, exploration, visualisation et modélisation de données.- Développement d'un chatbot avec une pipeline LLM-RAG, capable de répondre à plus de 90% des questions des chercheurs d'emploi et des recruteurs.- Développement d'algorithme IA avancé de détection de fraude type GBM, SVM, DBSCAN.- Implémentation et maintien des modèles développer sur les services AWS (S3, Lambda, SageMaker, Bedrock)J’ai contribué aux évolutions suivantes :- Le chiffre d’affaires de Momentum Technologies a augmenté de +10%- Prolongement de plusieurs contrats avec des grands groupes- L'automatisation de réponses a des requêtes divers et varié.
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- Data Science Master 2CentraleSupélec2024¤ Parcours d'études Master 2 en Data Science ¤ 1. Ingénierie des Données pour le Machine Learning: Construction de pipelines de données robustes et scalables pour l'ingestion, la transformation et le feature engineering. Maîtrise de Spark pour le traitement distribué de données à grande échelle. Optimisation des performances des pipelines de données pour l'entraînement et l'inférence. 2. Développement et Entraînement de Modèles: Expertise en algorithmes d'apprentissage supervisé (régression linéaire, SVM, arbres de décision, ensembles) et non supervisé (clustering, réduction de dimensionnalité). Sélection et optimisation d'hyperparamètres avec des techniques de Grid Search, Random Search et Bayesian Optimization. Entraînement distribué de modèles sur des clusters avec Spark et TensorFlow. 3. Déploiement et Maintenance de Modèles: Mise en œuvre de pipelines de déploiement automatisés (CI/CD) pour des modèles de Machine Learning. Conteneurisation de modèles avec Docker pour une portabilité et une reproductibilité accrues. Déploiement de modèles sur des plateformes cloud (AWS SageMaker, Google AI Platform) et on-premise. Monitoring des performances des modèles en production et mise en place de systèmes d'alerte. 4. Deep Learning pour le Machine Learning Engineer: Construction et entraînement de réseaux de neurones profonds (CNN, RNN, Transformers) pour des tâches complexes. Optimisation des performances des modèles Deep Learning avec des techniques de réglage fin et de quantification. Déploiement de modèles Deep Learning sur des plateformes cloud et des appareils embarqués. 5. Outils et Technologies Clés: Maîtrise de Python et des librairies de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Expertise en bases de données relationnelles (SQL) Connaissance des plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
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