About Zibat
Architecte IA spécialisé dans la conception et le déploiement de systèmes d'agents autonomes et de workflows intelligents. Expert reconnu sur LangChain, LangGraph et n8n, avec une approche orientée production : observabilité, contrôle humain (Human-in-the-Loop), mémoire persistante et orchestration multi-agents. Passionné par les tendances émergentes — MCP (Model Context Protocol), Agent-as-a-Service et DeepAgents — et par la transformation concrète des processus métier par l'IA.
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Experience
- Freelance / ConsultingLead AI EngineerJanuary 2023 - December 2023 (11 months)Rabat, Morocco▸ Conception de pipelines multi-agents avec LangGraph : agents planificateurs, exécuteurs et validateurs coordonnés en graphe cyclique▸ Déploiement de workflows n8n complexes intégrant OpenAI, Anthropic Claude, Pinecone et APIs métier (CRM, ERP, Notion, Slack)▸ Implémentation de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour connecter des LLMs à des outils propriétaires via protocole standard▸ Mise en place de RAG avancé (Hybrid Search, Re-ranking, Self-Query) avec LangChain + Chroma / Weaviate▸ Livraison d'un agent d'analyse de contrats juridiques (GPT-4o + LangChain + FAISS) — réduction de 70% du temps de revue
- DataFlow AgencyAI Automation EngineerJanuary 2022 - January 2023 (1 year)Paris, France▸ Automatisation end-to-end de processus RH, finance et support client avec n8n self-hosted et intégrations LLM▸ Développement d'un assistant conversationnel multi-turn avec mémoire persistante (Redis + LangChain Memory)▸ Construction de pipelines d'ingestion documentaire (PDF, Word, Web) et vectorisation pour bases de connaissance internes▸ Coaching d'équipes techniques sur le prompt engineering et l'architecture d'agents LangChain
- FinTech Startup — NDAMachine Learning EngineerJanuary 2020 - January 2022 (2 years)Lyon, France▸ Développement de modèles de scoring et détection de fraude (scikit-learn, XGBoost, MLflow)▸ Premières expérimentations GPT-3 pour automatisation de rapports et résumés financiers▸ Déploiement de modèles en production via FastAPI + Docker + AWS Lambda
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