À propos de Slimane
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Expériences
- Lexis NexisPython Data et Machine Learning - IA LangchainDROITjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)Paris, FranceDéveloppement et déploiement de solutions IA pour le secteur juridique.Développement et déploiement d’ une solution juridique basée sur des LLM , en intégrant les techniques de Retrieval-Augmented Generation (RAG).Optimisation et enrichissement des contenus des prompts avec les moteurs de recherche documentaires Solr.Amélioration du requêtage des moteurs de recherche et travail sur la pertinence des résultats Solr.Industrialisation des modèles de machine learning fournis par les Data Scientists (embeddings, reranking, differents classifiers) pour des performances optimales et une intégration dans les pipelines de production. Outils: Triton ONNX, Torch, Transformers, numpy.Implémentation des workflows CI/CD avec Jenkins et ArgoCD pour automatiser le déploiement des modèles ML et des services associés sur des infrastructures cloud AWS.Suivi du monitoring et maintenance des services en production avec des outils cloud natifs AWS, garantissant haute disponibilité, scalabilité, et conformité aux standards de sécurité.Rédaction des scripts Python modulaires pour orchestrer les tâches d'intégration des modèles ML, gérer les workflows d'ingestion de données, et automatiser les tests unitaires.Évaluation et sélection des frameworks ML/IA adaptés aux besoins métiers, garantissant des temps de réponse rapides et une pertinence maximale des résultats.Travail en équipes transverses : devops, data science, SME, Q&A et data engineering.Technos et outils : Python, FastAPI, Jenkins, Solr, Docker, Kubernetes,AWS (S3, Cloudformation, EC2, ..)
- Veolia EauLead Backend Python DevelopperENERGIEseptembre 2019 - Aujourd'hui (6 ans et 9 mois)Aubervilliers, FranceTELEO: Refonte totale du système facturation Veolia Eau.Développeur Lead Backend Python au sein d’une équipe technique (5 personnes) du domaine des Opérations.Intégration de flux de données via AWS Elastic Container Service.Orchestration de containers avec le service Lambdas/Step Functions pour l’intégration des flux.Modélisation, injection et exposition des données via des API REST (Framework Django).Ateliers fonctionnels avec les métiers pour apporter des solutions techniques aux nouvelles demandes d’évolution.Gestion de clés/tokens sensibles avec le service VAULT et le framework FastAPI.Ateliers techniques avec l’équipe Archi, Urbanisme et Sécurité.Encadrement / onboarding des nouveaux développeurs intégrant l’équipe.Création, maintenance et optimisation des bases de données RDS et BigQuery.Mise à disposition des outils monitoring pour surveiller l’état des flux.Développement d’outils pour la gestion des erreurs.Amélioration continue des applications afin de répondre aux impératifs de la performance et réduire le temps d'exécution.Finops: optimisations des coûts du Cloud AWS.Rédaction de la documentation d’architecture technique et logicielle.API frameworks: Django, FastApi.API Management : APIGEE.AWS Services: SSM, StepFunctions, SQS, RDS, S3, IAM, ELB, SQS, SNS.GCP: Appengine, Pubsub, BigQuery, CronTask, Cloud IAP.CI/CD : Jenkins, Bitbucket Pipelines, Docker, Sonar, Pytest/Unittest. MakeFile. Linters.HYPERVISION 360:Applications de gestion d’habilitations pour les outils d’Hypervision Habilia et gestion de demandes Collectivités.Équipe composée de 4 développeurs et rôle de lead backend Python.Recueil des besoins auprès des équipes métiers.Implémentation du backend avec le framework DJANGO.Gestion des autorisations et des permissions sur plusieurs niveaux.Design API en Architecture micro services.Création des tables et vues sur BigQuery pour les analyses via Cloud Functions.API Frameworks : Django.GCP : Datastore, BigQuery, Cloud SQL, Cloud Functions, AppEngine.
- VeoliaPython /Data EngineerENERGIEseptembre 2017 - septembre 2019 (2 ans)Aubervilliers, FranceProgramme Data Lake:Centralisation de données de plusieurs SI via Python, GCP Dataflow, BigQuery, CloudSql, Datastore comme bases de données.Enrichissement du Data Lake avec différentes sources (batch / stream).Consommations de différentes ressources avec divers formats (fichiers csv, xls, API, serveur SFTP, etc ).Exécution des batches avec Cloud Scheduler.Monitoring et supervision via le service Stackdrivers.Prendre part aux ateliers techniques avec les architectes Data.API frameworks : Google Cloud Endpoint, Webapp2, Django.GCP: AppEngine, ComputeEngine, CloudFunction, KMS, PubSub, GCS.Rédactions / Documentation d'architectures logicielle et technique.Methodologies Scrum et Agile. JIRA.
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Formations
- Master of Computational FinanceUNIVERSITÉ PARIS VII DIDEROT2014MASTER, COMPUTATIONAL LINGUISTICS/NLP
- LICENCE. COMPUTATIONAL LINGUISTICS/NLPUNIVERSITÉ PARIS VIII2012LICENCE. COMPUTATIONAL LINGUISTICS/NLP