You're seeing this page as if you were . The main menu is still yours, though. Exit from immersion
Anouar RkhamiAR

Anouar Rkhami

Senior Applied AI Consultant

890 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Anouar

Je suis docteur en IA avec plus de 7 ans d’expérience dans la transformation de la recherche de pointe en produits IA concrets, robustes et à fort impact business.

Mon expertise se situe à l’intersection des LLMs, VLMS, de la vision par ordinateur et de la biométrie, avec un focus particulier sur la reconnaissance faciale, le deep learning appliqué et les systèmes IA prêts pour la production. J’ai travaillé aussi bien en R&D qu’en environnement produit et ingénierie, en aidant les équipes à passer de “jolis prototypes” à des solutions IA scalables et fiables.

J’ai contribué et piloté des projets avancés autour des LLMs, des systèmes RAG, de l’évaluation de modèles, du design de systèmes ML et de pipelines de vision. Je suis reconnu pour faire le lien entre excellence scientifique et livraison concrète : je ne me contente pas de construire des modèles, j’aide à définir la bonne architecture, les bons compromis et la bonne stratégie pour que l’IA fonctionne réellement en production.

Aujourd’hui, j’interviens comme Senior / Principal Consultant & Architecte IA, pour aider les entreprises à :

Concevoir et auditer des architectures IA / ML

Construire ou améliorer des systèmes LLM et vision

Réduire les risques sur des projets ML complexes

Transformer des prototypes de recherche en produits fiables

Structurer leur roadmap IA et faire monter les équipes en compétence

Mes clients me choisissent pour trois raisons : crédibilité technique, clarté stratégique et pragmatisme d’exécution. Si vous avez besoin de quelqu’un capable à la fois de challenger vos choix techniques et de vous aider à livrer plus vite et plus sûrement, vous êtes au bon endroit.

Missions typiques : architecture IA, systèmes LLM, vision & biométrie, stratégie technique, audits de modèles, accélération R&D, mentoring d’équipes.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Thales
    AI Applied research scientist
    janvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)
    Meudon, France
    Developed and optimized biometric algorithms, ensuring they met predefined performance targets during rigorous internal and ex‑
    ternal evaluations

    Implemented, developed, and integrated advanced algorithms into various internal and external deliverables, including Software
    Development Kits, software system solutions, and hardware products.

    Established scalable AI pipelines: Automated data preprocessing, model training, and evaluation workflows, leveraging PyTorch and
    TensorFlow for production‑grade model delivery

    Supported, tested, and troubleshooted algorithms for existing and new technologies and products, ensuring high accuracy and speed
    in biometric identification
    AWS CUDA C/C++ Pytorch Biométrie
  • Nokia Bell Labs
    PhD student/Research engineer
    TÉLÉCOMMUNICATIONS
    octobre 2018 - octobre 2021 (3 ans)
    Massy, France
    Explored the potential of Graph Neural Networks (GNNs) and deep reinforcement learning in addressing the resource allocation problem in 5G network slicing.
    - Unveiled the capability of GNNs and deep reinforcement learning in solving resource allocation challenges within 5G network slicing.
    - Implemented a reinforcement learning-based strategy to enhance the performance of heuristics, focusing on gap optimality, for the resource allocation problem in 5G network slicing.
    - Proposed a machine learning-based solution for monitoring 5G network slices, enabling efficient management of resources.
    - Presented a novel learning approach combining graph neural network models and genetic algorithms to determine the optimal monitoring of network slices with probing cycles in 5G.
    - Investigated the application of deep reinforcement learning, graph neural networks, and combinatorial optimization in the context of 5G network slicing.
    - Contributed to advancing the understanding of optimized resource management techniques and their application in future 5G networks.
    Deep Learning Machine learning Reinforcement Learning Pytorch C/C++
  • I3S
    Deep/Machine learning
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    mars 2018 - août 2018 (6 mois)
    Nice, France
    - Developed and trained machine and deep learning algorithms on electronic health records (EHR) for improved performance.
    - Implemented strategies to parallelize the algorithms on a Jetson TX2 cluster, optimizing for low-power embedded modules within hospitals.
    - Balanced model precision, execution time, and memory usage, achieving a trade-off that met the unique requirements of the healthcare environment and reduce the energy consumption of training and inference.
    - Utilized TensorFlow, scikit-learn, and Keras to optimize and fine-tune the learning models.
    - Leveraged distributed and parallel deep learning techniques to process and analyze large volumes of medical data efficiently.
    - Employed NVIDIA Jetson TX2 and CUDA to accelerate the training process and enhance overall performance.
    - Successfully achieved a compromise between accuracy, execution time, and memory usage for practical deployment in hospitals.
    Deep Learning TensorFlow Keras

Recommandations

Ces profils de freelance correspondent également à vos critères

AgathaA

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

2

BaptisteB

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

5

AmedA

Amed Hamou

Senior Lead Developer

4

(2)

7

AudreyA

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

4

Formations

  • Master Computer science
    Université Nice Sophia Antipolis
    2018
  • Ingénieur en Machine learning
    Institut National des postes et télecommunications
    2018

Certifications

  • Machine learning
    Coursera
    2017
    Machine learning Data science
  • Deep Learning
    Coursera
    2017
    Réseaux de neurones Deep Learning

Compétences

Catégories