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Mohamed MoudjahedMM

Mohamed Moudjahed

Data / AI Engineer

440 €/jour
Lyon, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mohamed

Je réponds à vos besoins en Data & Intelligence Artificielle grâce à une double compétence en IA et Data, acquise à travers mes deux masters spécialisés et mes expériences professionnelles :

• Compréhension et cadrage : analyse du besoin, définition des cas d’usage IA/Data, cadrage stratégique.
• Exploitation de données : analyse exploratoire, modélisation statistique, machine learning & deep learning, méthodes de scoring et prévisions (classification, régression, séries temporelles).
• IA avancée : NLP (LLM, RAG, fine-tuning), Computer Vision (classification, détection, génération), recommandation et personnalisation.
• Mise en œuvre technique : développement logiciel, gestion et optimisation de bases de données massives, industrialisation et déploiement en production, suivi de performance des modèles..
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

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

Expériences

  • Institut Français du Pétrole Energies nouvelles (IFPEN)
    Ingénieur IA
    ENERGIE
    septembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)
    Lyon, France
    • • Développement d'outils d'IA basés sur les LLM, les systèmes multi-agents et le RAG.
    • • Automatisation de la transposition documentaire et rédaction de documentation technique.
    • • Systèmes multi-agents pour l'automatisation de processus métiers.
    • • Développement d'un assistant intelligent de chiffrage basé sur des cahiers des charges.
    Ð Stack : Python, LangChain, LangGraph, RAG, OCR, Dash, Azure AI Services
    Python LangGraph Langchain RAG Agent IA
  • Kheopsys (Client : Appodeal)
    Consultant Data Scientist
    CONSEIL & AUDIT
    mars 2025 - août 2025 (5 mois)
    Paris, France
    • • Conception de systèmes de recommandation publicitaire pour optimiser les installations d'apps.
    • • Identification d'utilisateurs similaires via clustering et embeddings lookalike.
    • • Prédiction du taux de clic (CTR) à l'aide de modèles Deep Learning et Machine Learning.
    • • Pipelines de traitement de données avec AWS, SageMaker et Athena.
    Ð Stack : Python, Scikit-learn, PyTorch, FuxiCTR, AWS, SageMaker, Athena, SQL, Polars
    Amazon Web Services Data science Machine learning SQL Python
  • STMicroelectronics
    Ingénieur IA
    NANOTECHNOLOGIES
    mars 2024 - août 2024 (5 mois)
    Crolles, France
    • • Classifieur intelligent pour évaluer la pertinence des erreurs des logiciels de conception (règles PDK).
    • • Optimisation de modèles encodeurs LLM par ajustement d'hyperparamètres et fine-tuning.
    • • Pipeline complet : prétraitement, entraînement, inférence, réentraînement et évaluation.
    • • Recall ∼100% sur les jeux de test, validé par un ingénieur en microélectronique.
    Ð Stack : Python, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, NLTK, Spacy
    Python Fine-tuning Deep Learning Machine learning Traitement de données

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Formations

  • Data & Connected Systems
    Université Jean Monnet & École des Mines de Saint-Étienne
    2026
    Master 2
  • Machine Learning & Data Mining
    Université Jean Monnet
    2024
    Master 2

Compétences

Catégories