À propos de El Hadji Abdoulaye
Senior AI Engineer & Expert IA Générative avec 7+ ans
d'expérience, j'accompagne les entreprises qui souhaitent
intégrer l'IA dans leurs processus métier, automatiser leurs
tâches répétitives et transformer leurs données en levier
de productivité.
J'interviens auprès de grands comptes (AXA, Crédit Agricole,
Publicis) pour concevoir et déployer des solutions d'IA
générative qui passent réellement en production — pas des
POC en notebooks.
IA Générative : automatiser vos processus métier
Chatbots & Assistants IA
- Chatbots conversationnels sur vos documents internes
- Assistants IA pour vos équipes (support, RH, juridique)
- Réduction des temps de traitement (-60% sur le support client chez Crédit Agricole)
Agents IA & Automatisation
- Agents IA autonomes pour automatiser vos workflows
- Orchestration multi-agents pour processus complexes
- Connexion à vos systèmes existants (CRM, ERP, bases de données)
Systèmes RAG & Recherche Documentaire
- Recherche intelligente sur vos bases documentaires
- RAG multimodal (texte, images, tableaux, graphiques)
- Architectures scalables servant des milliers d'utilisateurs
Data Science & ML Prédictif : décider avec vos données
ML Prédictif
- Détection de fraudes (-35% chez Reliance HMO)
- Scoring crédit, prédiction de churn
- Modèles déployés en production avec monitoring
Industrialisation & MLOps : du POC à la production
- Passage POC → Production : APIs sécurisées, CI/CD, tests
- Monitoring LLM, optimisation des coûts IA
- Infrastructure cloud (AWS, Azure, GCP)
- Formation et montée en compétences des équipes
Formation & Accompagnement
- Formation IA générative pour vos équipes techniques
- Workshops dirigeants et chefs de projet
- 250+ évaluations OpenClassrooms
- Learning path ML/LLM déployé chez AXA (50+ pays)
Mon objectif : vous aider à transformer l'IA en levier concret de productivité, de revenus et d'innovation.
N'hésitez pas à me contacter.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- AXA Group Operations - GDAI FRANCE
Sur Malt
AI Engineer — ML/LLM Engineering & Industrialisation GenAIBANQUE & ASSURANCESnovembre 2025 - mars 2026 (3 mois)Paris, FranceMission au sein du projet AI Engineering de la division GDAI(Group Data & AI) d'AXA, en charge de définir et déployer lesbest practices ML/LLM Engineering à l'échelle du groupe AXAmondial (entités dans 50+ pays).- Industrialisation de pipelines ML/GenAI sur AzureML : automatisation de l’entraînement, du packaging et du déploiement de modèles en production.
- Conception et industrialisation d’un système multi-agents pour le traitement automatisé des sinistres assurance (claims processing) — triage des dossiers, extraction documentaire, signaux de fraude, aide à la décision : déployé sur Azure AI Foundry avec orchestration LangGraph.
- Migration de la plateforme d’agents IA vers Azure AI Foundry : portage des workflows existants, intégration native avec Azure AI Search (recherche hybride) et Azure OpenAI Service.
- Implémentation de serveurs MCP (FastMCP) pour l’exposition standardisée d’outils métiers aux agents LLM : standardisation de l’accès aux APIs assurance à travers les entités.
- Mise en place de workflows MLOps et LLMOps robustes : CI/CD GitHub Actions / Azure DevOps, gestion des expériences MLflow, monitoring et observabilité (Langfuse), évaluation automatisée (DeepEval).
- Conception et animation du programme de formation ML / MLOps / LLMOps à l’échelle du groupe AXA : modules sur les best practices (prompt engineering, évaluation, monitoring, agents IA), workshops pratiques auprès des entités à l’international.
- Évolution multi-cloud de la plateforme de formation : migration des parcours ML Engineering vers Azure (AzureML) et Databricks ; harmonisation des bonnes pratiques.
- Support technique aux entités pour l’industrialisation de POC/MVP IA : architecture, CI/CD, scalabilité, sécurité et conformité.
Stack : Azure (AzureML, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure OpenAI, Azure Functions, Azure DevOps), Databricks, Python, MLflow, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, LangChain, LangGraph, MCP (FastMCP), A2A, Langfuse, DeepEval - CREDIT AGRICOLE SAConsultant Sénior AI ENGINEERBANQUE & ASSURANCESseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Montrouge, FranceProjet : Développement d'une plateforme de RAG pour l'industrialisation des cas d’usage de recherche documentaire.Tâches :
- Développement de 2 librairies Python core de la plateforme wrapper llm : Abstractionmulti-providers et semantic search : Pipelines configurables d'indexation et recherche (chunking, recherche, reranking)
- Intégration d'une fonctionnalité permettant de gestion des abréviations et du glossaire technique propre au métier
- Mise en place d'un système de limitation de débit (rate limiting) : mécanisme pour prioriser certains usages et contourner les restrictions de Bedrock concernant le nombre de requêtes et de tokens par minute.
- Génération de contenus marketing : Implémentation d'un module avec llm capable de créer automatiquement des contenus pour les produits présentés sur le site web.
- Mettre en place des approches automatiques et manuelle pour l'évaluation des pipelines de RAG
- Intégration de la multimodalité pour traiter et comprendre les images, et graphes dans le système RAG.
- Participer aux ateliers de cadrage pour définir les besoins de nouveaux d’usage à utiliser les assets de l’outil RAG
- Orchestration d’agents IA avec step fonctions Lambda Aws
- Participer aux déploiement de nouveaux cas d’usage
- Technologies : AWS (Bedrock, Sagemaker, SQS, S3, lambda...) - python -Fastapi -Memcached, Postrgres pgvector, llm, prompting, gitlab ci, Docker, Kubernetes
- Publicis Re:sourcesConsultant Sénior Data science GEN AIRESSOURCES HUMAINESfévrier 2024 - août 2024 (6 mois)Paris, France
Financial AI Matching System
● Architected deep learning solution for automated invoice-to-purchase order matching withadvanced scoring mechanisms● Improved model performance through feature engineering and neural network optimization● Implemented MLOps pipeline with continuous deployment using Azure DevOpsHR GenAI Chatbot
● Built end-to-end RAG chatbot for HR inquiries with multi-format document processing (PDF,Word, Excel)● Developed generic data loader using nlm-ingestor for various document types● Implemented microservices architecture with FastAPI and deployed on Azure
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- Engineering Degree in Computer Science and TelecommunicationsEcole Polytechnique de Thies2018
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- Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud