À propos de Hamza
Ingénieur IA / AI Engineer spécialisé en GenAI, RAG et agents LLM, avec 6+ ans d’expérience dans la conception et le déploiement de solutions IA en production. J’accompagne des équipes produit et métier sur des sujets allant de l’architecture de pipelines RAG à l’orchestration d’agents avec LangChain / LangGraph, l’intégration de bases vectorielles (PGVector, Pinecone, Supabase) et le déploiement cloud sur GCP / AWS / Docker.
J’ai travaillé sur des produits à forte volumétrie, notamment une application IA mobile à 500K+ utilisateurs, un voice agent temps réel pour la logistique, un agent nutritionnel combinant Computer Vision et RAG, ainsi que des projets backend/data et d’optimisation PostgreSQL. Mon objectif est de transformer des besoins complexes en produits IA robustes, mesurables et prêts pour la production.
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Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Nutriii,AI Engineeraoût 2024 - octobre 2025 (1 an et 2 mois)Paris, France• Architecture d'un agent IA de bout en bout : détection visuelle des aliments dans une image (carotte, tomate, etc.) via modèle de Computer Vision, estimation des grammages et volumes.• Requêtage d'une base de données nutritionnelle vectorisée (PGVector) pour récupérer les données de composition de chaque aliment détecté.• Calcul automatique du Nutri-Score et de l'empreinte carbone des repas à partir des données agrégées, avec pipeline orchestré via LangChain.• Déploiement de l'ensemble du pipeline sur GCP (Cloud Run) avec monitoring des performances RAG via Langfuse en production.
- Doneo,Python Engineerjuillet 2024 - juillet 2025 (1 an)Paris, France• Refonte de l'architecture PostgreSQL d'un ERP interne gérant le cycle de vie complet de produits d'occasion (entrée en stock → remise en état → livraison client) : refonte des schémas relationnels, implémentation de triggers et fonctions base de données pour garantir la traçabilité produit et l'intégrité des données.• Réduction de la latence des requêtes API de 60 secondes à 3–5 secondes (amélioration 12x) via optimisation multi-niveaux : stratégie d'indexation, restructuration du modèle relationnel et rationalisation des jointures critiques.• Conception et déploiement d'un pipeline de scraping Python collectant 10 millions de lignes de données (références pièces, images, prix, matrices de compatibilité cross-brand) depuis des bases externes, avec rafraîchissement périodique des prix pour les calculs de coûts et décisions d'approvisionnement.
- ScanToSolve,AI Engineeraoût 2023 - juillet 2024 (11 mois)Paris, France- Conception et intégration d'un pipeline LLM de bout en bout sur une application mobile IA atteignant 500K+ téléchargements : extraction de contenu document (OCR), génération de réponses pédagogiques structurées et gestion des flux asynchrones via FastAPI.- Développement d'un système de prompt engineering avancé avec versioning des prompts et évaluation continue via Langfuse, garantissant la qualité et la cohérence des réponses LLM en production.- Optimisation des coûts d'inférence LLM via sélection et benchmarking de modèles (OpenAI, Anthropic) pour maintenir un niveau de performance élevé sur un modèle freemium à fort volume d'utilisateurs.
Avis
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