À propos de Siwar
PhD en Intelligence Artificielle, je conçois et déploie des systèmes NLP et Generative AI à fort impact depuis plus de 12 ans, de la recherche académique jusqu'en production Python.
Mon cœur de métier : transformer des données non structurées (textes, documents, emails, contrats, rapports financiers) en insights actionnables grâce à des architectures LLM, RAG et deep learning.
Ce que j'apporte concrètement à vos projets :
- LLMs & RAG : conception de pipelines on-premise (Llama 3) ou cloud (GPT-4) avec semantic chunking, re-ranking et évaluation rigoureuse, jusqu'à 70 % de gain de productivité mesuré.
- NLP avancé : classification multi-label, NER, extraction d'information, embeddings, fine-tuning de modèles pré-entraînés sur vos données métiers.
- Document Intelligence : extraction automatique de tables financières (96 % de précision), traitement de PDF et OCR, pipeline de bout-en-bout.
- Production Python : codebase maintenable, FastAPI, CI/CD, déploiement cloud (AWS, Azure) ou on-premise pour des contraintes de confidentialité.
- Recherche appliquée : 23 publications peer-reviewed (200+ citations, h-index 8), encadrement d'ingénieurs et doctorants, benchmarking de modèles SOTA.
Je travaille aussi bien en autonomie sur un sujet précis qu'en renfort d'une équipe Data/IA existante. Disponible pour des missions de conseil, prototypage, POC ou développement long terme.
Basée à Paris · Remote possible · Disponible rapidement
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Upskills R&DSenior data scientist R&DBANQUE & ASSURANCESaoût 2019 - juin 2025 (5 ans et 10 mois)Paris, FranceConception et déploiement de systèmes NLP et Generative AI en production pour des clients grands comptes (banque, finance, trading). Responsable de bout-en-bout : architecture, expérimentation, évaluation, livraison.Projets phares :
- RAG on-premise (Llama 3) pour analyse de contrats financiers : −70% de temps de traitement, 92% de précision, 100% data privacy.
- Classification email multi-label (DBS Banking) : F1 de 70% → 90%+ après diagnostic qualité données + fine-tuning deep learning.
- Extraction automatique de tables financières PDF (YOLOv3 + NLP) : 96% de détection, publié DEXA 2022.
- Clustering FuzzyART sur données de trading : réduction 96% du dataset, 97% de l'information root cause préservée.
- Upgrad (Université en ligne),Thesis SupervisorEDUCATION & E-LEARNINGjuin 2025 - Aujourd'hui (1 an)Encadrer et mentorer des doctorants en business analysis afin de les aider à mener à bien leurs projets de thèse sur des sujets liés à la Gen AI et à l’innovation, avec des applications variées comme le RH, l'e‑commerce, et autres domaines émergents.
- Université Savoie Mont BlancPOSTDOC MULTIMODAL AICENTRES DE RECHERCHEdécembre 2017 - mai 2019 (1 an et 5 mois)Annecy, FranceRecherche en reconnaissance multimodale (vision + classification) avec application sur données réelles. Conception d'un système mobile offline optimisé pour contraintes embarquées. Publication de plusieurs articles scientifique.Développement d'un système de reconnaissance d'espèces d'arbres multi-modal (feuille + écorce) via Evidence Theory + EkNN ; +19 pts de précision vs état de l'art (56% → 75%).
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Formations
- Doctorat en intelligence artificielleUniversité de Tunis & Université de Rennes 12016Doctorat en intelligence artificielle
- Master en Informatique appliquée à la gestionInstitut supérieur de gestion de Tunis2012Master en Informatique appliquée à la gestion