À propos de Mouheb
- Automatisation du traitement de documents (contrats, factures, données métiers)
- Mise en place de pipelines RAG pour exploiter efficacement vos données internes
- Conception d’agents IA (multi-agents) pour orchestrer des tâches complexes
- Adaptation de modèles via fine-tuning (SFT, RLHF) pour des cas d’usage spécifiques
- Déploiement de solutions scalables et robustes sur le cloud (Azure, Amazon)
- Expérience en mise en production réelle (et pas seulement POC)
- Expertise sur toute la chaîne : de la data au déploiement
- Capacité à transformer un besoin métier en solution IA concrète
- Spécialisation sur des cas complexes (juridique, raisonnement, multi-tâches)
- Systèmes d’analyse de documents (juridiques, financiers…)
- Agents conversationnels avancés (RAG / multi-agents)
- Pipelines de traitement et d’enrichissement de données
- Intégration d’IA dans des produits existants (API, backend, SaaS)
Français
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Expériences
- ContractzlabAI / ML Engineerdécembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Paris, France
- Conception et déploiement d’une plateforme IA juridique multi-agents en production, basée sur LangChain et LangGraph, orchestrant des agents spécialisés pour l’analyse de contrats et l’évaluation réglementaire.
- Mise en place de pipelines complets de fine-tuning sur Databricks, utilisant des approches SFT (Supervised Fine-Tuning) et RLHF, appliquées à des modèles Llama, Mistral, Qwen ainsi que des modèles propriétaires, afin d’adapter des LLM généralistes à des cas d’usage juridiques complexes.
- Développement de pipelines RAG hybrides intégrant ChromaDB, FAISS et Azure AI Search comme bases vectorielles, permettant une recherche précise sur de larges corpus juridiques (contrats, réglementations, formulaires, décisions de justice).
- Construction d’un dataset de benchmark juridique multi-tâches (plusieurs milliers d’exemples annotés), structuré par type de tâche (extraction, classification, raisonnement…), permettant une évaluation rigoureuse des modèles LLM.
- Mise en production de modèles IA et de pipelines d’agents sur Azure, permettant l’automatisation complète du traitement de documents juridiques complexes à grande échelle.
- SupplyzProDevOps / Backend Engineeroctobre 2023 - décembre 2023 (2 mois)Tunis, Tunisia
- Conception d’une architecture microservices déployée avec Docker Swarm, incluant load balancing, auto-scaling et haute disponibilité des services conteneurisés.
- Mise en place d’un pipeline CI/CD avec GitLab, automatisant les phases de build, test et de déploiement, réduisant significativement les opérations manuelles.
- Déploiement d’une stack de monitoring basée sur Grafana et Prometheus pour superviser la santé des conteneurs, identifier les goulets d’étranglement et garantir le respect des SLA.
- Novaspace MunichFull-Stack Developerjuin 2022 - septembre 2023 (1 an et 3 mois)Germany
- Développement d’un pipeline intelligent de traitement de reçus basé sur Azure Document Intelligence et des LLM (GPT), permettant l’extraction automatique de données structurées (fournisseur, montant, date, catégorie) et la classification des dépenses, intégré à une plateforme de gestion des frais.
- Conception d’un outil de gestion des dépenses financières en React, Azure Functions et Express.js, facilitant la prise de décision fondée sur les données.
- Développement d’une API de données pour Power BI via Azure Functions et Azure SQL, permettant la gestion, la transformation et l’alimentation des données pour des tableaux de bord analytiques.
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