À propos de Ahmed
À propos de moi :
- En tant que MLOps/Data Engineer, je possède des certifications en Data Science et en ingénierie des données sur Azure et GCP, ainsi que plusieurs années d'expérience dans le domaine.
- J'ai piloté avec succès des projets Machine Learning de bout en bout, en mettant l'accent sur l'intégration et l'automatisation des flux de travail ML, ainsi que sur la conception de pipelines de données robustes sur Azure et GCP pour garantir la performance des modèles ML.
Ma Stack techno :
Maîtrise de Python, SQL, Bash, Git, Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub Actions), Vertex AI
Expérience sur Azure et GCP
Expertise en Machine Learning et Deep Learning : TensorFlow, PyTorch
Collecte de données (web scraping, API, CSV, SQL)
Nettoyage/transformation des données (Pandas, REGEX)
🎯 Je suis là pour vous aider à gagner du temps en automatisant vos tâches récurrentes.
📊 Expert en gestion de données, je m'engage à analyser vos données en profondeur pour découvrir des tendances cachées et élaborer des stratégies sur mesure adaptées à vos clients.
🔎 Ma priorité est de comprendre vos besoins pour vous proposer des solutions efficaces et personnalisées.
📞 discutons de vos besoins !
Français
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Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- LCLMLOps Engineer - IA EngineerBANQUE & ASSURANCESfévrier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)Villejuif, France- Migration, développement et automatisation de pipelines de données/modèles sur Vertex AI avec Kubeflow et containers personnalisés.- Industrialisation de modèles ML sur GCP selon les bonnes pratiques MLOps (CI/CD, versioning, monitoring).- Gestion des expériences et versioning des modèles via Vertex AI Model Registry.- Intégration d’un OCR avancé (Doctr) dans l’analyse automatique de documents (PDF, images) pour un projet RAD/LAD- Optimisation entraînement/inférence sur GPU et déploiement via TorchServe avec handlers personnalisés.- Collaboration avec Data Science pour l’adoption des templates de pipeline et le déploiement autonome des modèles.
- SLBML Engineer - IA EngineerENERGIEoctobre 2024 - janvier 2025 (3 mois)Clamart, France• Migration of ML workflows from Databricks to Vertex AI with kubeflow• Developed and published multiple Python packages as artifacts in AzureDevOps• Deployed and managed ML models, ensuring seamless integration with existingsystems.• Contributed to building an AI-powered chatbot, integrating it with enterprisedata sources.• Deployed fine-tuned models within a secure infrastructure in GKE
- BrutML ENGINEER - SENIOR DATA SCIENTISTPRESSE & MÉDIASjuin 2024 - Aujourd'hui (2 ans)Paris, France- Built automated pipelines for reposting content on platforms like Facebook, Instagram, and TikTok, enhancing revenue potential.- Developed an AI-driven process using LLMs for generating SEO-optimized articles, integrating LangSmith and Phospho for content accuracy tracking.- Managed and deployed Vertex AI and Kubeflow pipelines through a CI/CD workflow using GitLab and Google Cloud Build.- Created a classification model using OpenAI models to categorize posts into specific taxonomies based on titles and descriptions.- Developed a SCANN pipeline to align daily fetched RSS and France TV news with Brut’s media content.
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Formations
- Diplôme d'ingénieur, Intelligence artificielleOpenClassrooms2021Diplôme d'ingénieur, Intelligence artificielle
- Master 2 (M2), Ingénierie mécaniqueArts et Métiers ParisTech - École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers2015Master 2 (M2), Ingénierie mécanique
Certifications
- Certified Kubernetes Application DeveloperLinux foundation2024
- Professional Data EngineerGoogle2022