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Amir LehmamAL

Amir Lehmam

Lead AI Consultant & Enterprise Architect.

1 200 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Amir

👋 Bonjour !

Je suis Amir Lehmam, Lead Data & Cloud Engineer, CTO et consultant IA.
J’aide les scale-ups, ETI et grands groupes à transformer une idée data / IA en plateformes “enterprise-grade” : micro-services FastAPI, pipelines temps réel < 5 min, MLOps industrialisé et gouvernance RGPD béton.

🚀 Ce que je vous apporte

  • Archis cloud & micro-services : design/refonte (12 services FastAPI, Docker-K8s, CI/CD GitHub, PG/Redis HA).
  • MLOps temps réel : déploiement, monitoring, retraining (maintenance prédictive, lead-scoring).
  • Pipelines ETL & streaming : Spark, Airflow, Lambda→S3/BigQuery, < 5 min de latence pour 20 000+ evt/s.
  • SaaS & monétisation : billing Stripe, OAuth Google/Apple, modèle crédits (Captely : 1 M leads/mois).
  • Optimisation coûts & perfs : –25 % AWS/GCP, +20 % TRS, TTM < 6 mois, MRR initial ≥ 15 k€.
  • Change management : ateliers Design Thinking, formation FR/EN 50+ pers, doc vivante.

💡 Pourquoi me choisir ?

1. Résultats mesurables (latence, ROI, MRR).

2. Scalabilité prouvée (> 1M contacts/mois, pics HFT).

3. Sécurité by design (OAuth, JWT, TLS, RGPD, IAM).

4. Vision 360° (tech + produit + business).

5. Communication fluide (Bilingue FR/EN, reporting clair, démo live, wiki)

🔧 Stack & compétences clés

Python · FastAPI · Spark/PySpark · Docker · K8s · AWS/GCP/Azure · PostgreSQL · Redis · Databricks · CI/CD · Stripe · PowerBI · Kibana · RGPD

📦 Livrables typiques

  • Blueprint archi, pipelines temps réel (code + IaC),
  • déploiement K8s/Helm/GitOps,
  • dashboards BI,
  • modèles ML packagés & monitorés,
  • audit & roadmap 12-18 mois,
  • formation & wiki.

📝 Méthode de collaboration

  • Kick-off express → MVP ≤ 4 sem → sprints agiles hebdo → hand-over complet (tests, CI/CD, wiki).

Prêt à booster vos projets data / IA ?
📧| 🌐 amirlehmam.com | 📞

Discutons de votre challenge !
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Arabe

    Notions

  • Espagnol

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Captely
    CTO & Co-Fondateur
    EDITION DE LOGICIELS
    avril 2025 - Aujourd'hui (1 an et 2 mois)
    Paris, France
    • Architecture micro-services : conception from scratch d’un cluster 12 services FastAPI / Docker Compose + Nginx reverse-proxy, HA PostgreSQL & Redis
    • Pipeline asynchrone Celery/Redis : enrichment temps-réel (< 5 min) de 20 000+ contacts/jour sans dégradation SLA
    • Extension Chrome LinkedIn Sales Navigator : extraction automatique des prospects (2 500 leads/run) et push direct dans la plateforme
    • Moteur d’enrichissement “cascade” : fallback multi-fournisseurs (Hunter, Dropcontact, Apollo, etc.) avec scoring qualité & coût
    • Monétisation SaaS : modèle 4 tiers + système de crédits & usage-based billing via Stripe, suivi ROI par micro-service
    • Sécurité & conformité : OAuth Google/Apple, JWT, chiffrement TLS, respect RGPD sur la prospection B2B
    Impact clé : plateforme “enterprise-grade” capable d’enrichir >1 M contacts/mois, TTM < 6 mois, MRR initial ≥ 15 k€.
    Architecture SI Cloud Engineer
  • Pulsa Conseil
    Consultant Data & IA
    CONSEIL & AUDIT
    juin 2025 - Aujourd'hui (1 an)
    Paris, France
    • Diagnostic Data/IA & feuille de route industrie 4.0 : cartographie des flux, évaluation maturité/ROI et identification des quick wins pour sites industriels
    • Industrialisation ML & MLOps : déploiement de pipelines ETL (Python / Spark / Azure), CI/CD & monitoring temps-réel (< 5 min) pour modèles prédictifs maintenance & qualité
    • Gouvernance données & conformité RGPD : lineage, data quality, IAM et contrôles de sécurité pour réduire les risques opérationnels
    • Pilotage Lean Analytics : définition KPIs (TRS, lead-time, scrap) et plans d’action délivrant –30 % lead-time & +20 % TRS
    • Change management : ateliers Design Thinking & formation de 50 + collaborateurs pour l’adoption IA à l’échelle
  • Nocode-ML
    CTO
    décembre 2023 - mars 2025 (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    • Création d’un agent de trading automatisé exploitant +60 stratégies et indicateurs via Python.
    • Optimisation des algorithmes de trading (backtests, métriques de performance).
    • Déploiement de serveurs AWS (EC2, Lightsail) et gestion de base PostgreSQL.
    • Développement de dashboards interactifs pour analyse des performances de trading.
    • Rédaction de documentation technique (wiki complet open source).

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4

Formations

  • Master2 IMC&DS
    UNIVERSITÉ PANTHÉON SORBONNE
    2023
    Mention Assez-Bien - Master Innovation Marketing Communication & Data Science Data Analytics, Business Intelligence, Com Corporate Strat, Design thinking, IA, Machine Learning, Deep Learning, E-Business, Marketing de l'innovation, Stratégie de contenu, Management et business plan.
  • Master 1 Data Analytics
    UNIVERSITÉ PANTHÉON SORBONNE
    2022
    Mention Bien Data Management, Machine Learning, Statistiques, Deep Learning, Elasticsearch, Spark, Times Series Appliqué à l'IA, Cloud Avancé.

Certifications

  • Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900)
    Microsoft
    2022
    https://www.credly.com/badges/01ab4985-9377-4983-ba95-384e6d6bc4dc/linked_in_profile
    Compréhension des concepts relationnels : normalisation, SQL, objets de base de données (tables, vues, procédures stockées…). Identification des responsabilités des rôles clés : administrateur de base de données, ingénieur de données et analyste de données. Connaissance des services Azure pour les données relationnelles : Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, SQL Server. Connaissance des fonctionnalités et cas d’utilisation d’Azure Cosmos DB et de ses API (Core(SQL), MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table). Maîtrise des concepts de données structurées, semi-structurées et non structurées. Compréhension des charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP). Connaissance des formats de fichiers de données courants (CSV, JSON, Parquet…) et des types de bases de données (relationnelles, NoSQL). Compréhension des éléments d’un workload analytique à grande échelle : ingestion et traitement des données, entrepôts analytiques, Azure Databricks.. Maîtrise des capacités de stockage non relationnel sur Azure : Azure Blob Storage, Azure File Storage et Azure Table Storage. Maîtrise de l’analyse en temps réel (batch vs streaming) et des visualisations de données dans Power BI (modélisation, types de visuels)

Compétences

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