À propos de Said
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Expériences
- Mon beau marchéIA EngineerE-COMMERCEjanvier 2026 - avril 2026 (3 mois)Paris, France
- Conception et développement d'architectures multi-agents basées sur des LLM pour automatiser des tâches métier (gestion des commandes, support client, suivi des livraisons) au sein d'une entreprise de livraison de produits alimentaires.
- Développement de solutions d'extraction et de structuration de données non structurées (factures PDF, bons de commande, fiches produits, fichiers Sheets) afin d'automatiser la saisie et la gestion des données issues des fournisseurs et partenaires de livraison.
- Déploiement des applications d'IA sur Google Cloud Platform (Vertex AI / Cloud Run), garantissant scalabilité, sécurité et disponibilité des services en production.
- Conception d'outils d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles IA (suivi de performance, détection de dérive, tests de qualité) afin de garantir la fiabilité des agents dans un contexte opérationnel critique (délais de livraison, traçabilité, satisfaction client).
- Université Gustave Eiffel · Laboratoire IFSTTARData enginneerTRANSPORTSnovembre 2024 - novembre 2025 (1 an)Paris, FranceChamps-sur-Marne · Secteur : Transport & Mobilité
- Extraction et validation de fichiers CSV/JSON depuis Google Cloud Storage pour alimenter les analyses de capteurs de trafic.
- Développement de scripts Python pour l'organisation et la normalisation des données capteurs.
- Mise en place de pipelines ETL complets : chargement et transformation des données dans BigQuery, avec partitionnement et clustering pour optimiser les performances.
- Analyse de grands volumes de données avec BigQuery SQL pour produire des indicateurs de mobilité.
- Automatisation des workflows via des DAGs Cloud Composer (Airflow).
- Visualisation et reporting avec Looker Studio connecté à BigQuery.
- TotalEnergies TOTSAData enginneerENERGIEmai 2024 - août 2024 (3 mois)Paris, France
- Connexion et ingestion de données multi-sources (APIs, bases de données, cloud) dans un environnement distribué.
- Construction de pipelines ETL avec Spark / Databricks : nettoyage, transformation et contrôle qualité des données.
- Centralisation dans un Data Warehouse avec mise en place de règles de qualité et de gouvernance des données.
- Automatisation des processus avec Airflow et intégration CI/CD (tests automatisés et déploiements sans interruption).
- Collaboration en équipe Agile avec Git : revue de code, documentation et gestion des versions.
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Formations
- LICENCE MATHÉMATIQUES ET INFORMATIQUEUNIVERSITÉ PARIS-EST CRÉREIL2022
- MASTER MATHÉMATIQUES ,APPLIQUÉES STATISTIQUE PARCOURS SCIENCE DES DONNÉES, INTELLIGENCE ARTIFICIELLEUNIVERSITÉ DE PARIS2023
Certifications
- Python: Master Programming and Development with 15 ProjectsUdemy2023