About Nael
Ingénieur IA & Machine Learning (Stanford) | Expert GenAI & Fullstack
Besoin d'intégrer des capacités d'IA de pointe ou de mettre en production des modèles complexes ? J’accompagne les entreprises dans la création de solutions intelligentes, de la recherche (R&D) au déploiement scale-up.
Ce que je vous apporte concrètement:
- Systèmes RAG & LLM sur mesure : Création de pipelines d'ingestion de documents (OCR, chunking sémantique) et intégration de modèles locaux (Gemma, Qwen) avec une précision de récupération prouvée de 92%.
- Modèles de Deep Learning avancés: Expertise en modèles de diffusion, Computer vision et Reinforcement Learning pour résoudre des problèmes complexes.
- Infrastructure & Mise en production: En tant qu'ancien Founding Engineer, je ne livre pas que du code expérimental. Je bâtis des API robustes et sécurisées avec FastAPI/Flask et Docker, prêtes à traiter des milliers de documents.
- IA Scientifique & Physique: Grâce à mon master à Stanford, je peux appliquer le Machine Learning à des problématiques de simulation physique et d'ingénierie mécanique (Physics-based ML).
Pourquoi me choisir ?
Mon profil hybride me permet de comprendre vos enjeux métiers aussi bien que les contraintes techniques profondes. J'ai déjà prouvé la valeur de mes solutions en environnement startup (Cirkles.ai) et industriel (Thales), avec un focus constant sur la performance (PSNR +50% par rapport aux baselines standard).
Types de livrables habituels:
- Architectures Backend & ML Serving (FastAPI, Vector Databases).
- Interfaces analystes full-stack pour la prise de décision assistée par IA.
- Modèles de détection d'anomalies et de fraude.
- Pipelines de traitement de données volumétriques et scientifiques.
Discutons de votre projet pour transformer vos données en avantages compétitifs.
Lien de mon site:
French
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English
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Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Cirkles.aiFounding Software Engineer (Core Team)CONSULTING AND AUDITSJuly 2025 - Today (11 months)Paris, France• · Co-built an ML-driven SaaS platform (anomaly & fraud detection on financial documents) as a founding engineer on a 3-person team, processing over 5000 documents during the pilot phase.• · Architected the backend with FastAPI, building secure APIs for data ingestion, real-time inference, and ML model serving.• · Developed anomaly detection models and a full-stack analyst UI, automating the decision-making workflow end-to-end.
- ThalesData Scientist - InternDEFENSE AND MILITARYJune 2025 - September 2025 (3 months)Paris, France• · Developed DI2C, an internal RAG system to query technical documentation using local LLMs (Ollama, Gemma, Qwen).• · Built a Flask + Streamlit ingestion pipeline with OCR and semantic chunking, indexing PDFs into a Weaviate vector store with 92% retrieval accuracy.• · Engineered a hybrid retrieval pipeline (SentenceTransformers) optimizing context prioritization to minimize hallucinations.
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Education
- Master of Science in Mechanical EngineeringStanford University2026Ingénierie mécanique, Data Science, Physiques, Statistiques, Mathématiques, IA
- Ingénieur Arts et MétiersÉcole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers2026Génie mécanique et industriel