À propos de Ouael
Consultant Ingénieur IA avec 4 ans d'expérience multi-sectoriel (Retail, Assurance, Automobile, Luxe et Télécommunication) dans la
réalisation de projets IA/ML de bout en bout, du cadrage client jusqu'au déploiement en production. Orienté impact concret, je m'assure de
l'adoption effective par les utilisateurs finaux des solutions développées. Également enseignant vacataire en Big Data, avec une forte
appétence pour la pédagogie et la vulgarisation.
Mes domaines d'expertise couvrent un large spectre de cas d'usage : Machine Learning, Data Engineering, GenAI, RAG, Agents IA, Séries
Temporelles, Systèmes de Recommandation, Scoring, ainsi que Recherche Opérationnelle et Optimisation.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- APICIL EPARGNEAI Engineer - Intégration d'agents IA dans Teams et OutlookBANQUE & ASSURANCESmars 2026 - Aujourd'hui (4 mois)Paris, FranceContexte
- Intégration des agents IA (Assistant Rédaction de Mail, Assistant CR et Assistant Généraliste) dans Microsoft Teams et Outlook pour accélérer l'adoption des outils IA par les collaborateurs APICIL.
Missions- Développement d'un backend FastAPI pour Routing des agents IA via Azure Bot Service et Azure Web Service, avec intégration Graph API pour la récupération des données contextuelles (transcriptions de réunions et informations utilisateurs).
- Développement d'un plugin Outlook (Taskpane) et d'une application Teams permettant aux utilisateurs d'interagir avec les agents directement depuis leur environnement Teams ou Outlook.
Environnement techniqueAzure, Entra ID, GraphAPI, BotService, FastAPI, Python, JavaScript. - VOLVO CARS FRANCEAI Engineer - IA DocumentaireAUTOMOBILEjuin 2025 - janvier 2026 (7 mois)Contexte
- Développement d'un système de recherche documentaire permettant aux concessionnaires Volvo de retrouver en temps réel des informations complexes sur +200 000 documents (éligibilité promo par modèle et options, conditions de cumul de remises, spécifications techniques et guides d'utilisation).
Missions- Conçu et déployé un pipeline d'ingestion et d'indexation complet : web scraping (BeautifulSoup), ingestion SharePoint via Graph API, parsing et chunking avec LangChain et PyMuPDF, stockage des métadonnées sur MongoDB, indexation vectorielle dans Azure AI Search, avec rafraîchissement différentiel des embeddings.
- Déployé une application production-ready (FastAPI + Streamlit, Docker) avec CI/CD GitLab sur Azure Container Apps et infrastructure RAG reproductible via Terraform. Sécurisé la solution via authentification SSO et gestion des permissions avec Azure Entra ID.
Environnement techniqueAzure, AI Foundry, Azure AI Search, OpenAI LangChain, MongoDB, Docker, BeautifulSoup, FastAPI, Terraform, Streamlit, CI/CD, GitLab - MARJANEData Scientist - Forecast et OptimisationGRANDE DISTRIBUTIONjanvier 2023 - juin 2024 (1 an et 5 mois)Missions
- Conçu et déployé avec OR-Tools un algorithme ILP d’optimisation d'assortiment de +50K SKUs sur +120 magasins réduisant le temps de planification d'assortiment pour les category managers pour une famille de SKUs de 2 mois à 2 semaines, avec un impact annuel projeté de +2M€.
- Conçu et déployé un algorithme de prévision des ventes journalières (+2K SKUs, +150 magasins) enrichi de features promotionnelles et saisonnières, avec un moteur de recommandation de commandes aligné sur les contraintes métier et logistiques.
Environnement techniqueDatabricks, Azure, PySpark, OR-Tools, Recherche Opérationnelle, Xgboost, Time Series Forecast.
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- CloudProfessional Machine Learning EngineerGoogleCloudProfessional Machine Learning Engineer
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- Professionnal Machine Learning EngineerGoogle Cloud Platform2024