Souhila Dehni

Projet : Développement d'un voice bot intelligent pour le service client Leroy Merlin, basé sur Agentic, API interne et IA generative. Développement d'un voice bot IA générative pour le service client Leroy Merlin. NLU + GenAI pour la détection d'intentions et réponses automatisées. Mise en place d'un RAG et intégration via API backend (commandes, RGPD, identification). Orchestration conversationnelle et gestion du fallback vers un conseiller humain. Env.Tech:Python,GCP(DataStore,GeminiEntrepriseForCustomerExperience(Cxagentstudio),ConversationAgents,GCS),Github,API(FastAPI),Agentic

Projet : Agent API/ Améliorer et automatiser le cycle de vie des API via L'IA Générative Définition de l'architecture et travailler avec l'architecte solution : concevoir et mettre en œuvre le scénario. Implémentation et indutrialization d'un agent préparation RAG: Conception et déploiement d'une pipeline de données pour extraire les APIs depuis le Service Registry et transformer via GenAI et LangGraph. Déploiement sur Cloud Run, orchestré par Cloud Scheduler avec prise en charge de modes de chargement full et delta (mise àjour quotidienne des APIs modifiées uniquement) Industrialisation d'un agent de génération de Swagger: Développement d'une API FastAPI déployé sur Cloud Run et orchestré avec LangGraph, permettant de générer des fichiers OpenAPI/Swagger à partir d'invocations à la plateforme GenAI interne (Next Gen AI) Collaboration avec les équipes DevOps pour la mise en place de pipelines CI/CD et l'automatisation des déploiements en environnement de production. Env.Tech:Python,GCP(cloudrun,cloudstorage,cloudscheduler,vertex),FastAPI,LangGraph,Docker,Gitlab,GitlabCI/CD

Projet : Test de charge pour le passage à l'échelle de 500 agents à 5000 agents Déploiement du chatbot à 5000 agents. L'ouverture à un large panel d'agents Cadrage, développement et industrialisation d'un dashboard de Monitoring sur Datadog, et mise en place de métrique pour monitorer évaluation de la performance du chatbot. Effectuer le processus de RUN (correction d'anomalies et l'alimentation d'un backlog d'évolutions fonctionnelles), VSR(vérification de service régulier) et préparation de la TMA (Tierce Maintenance Applicative). Env.Tech:Python,Langchain,FastAPI,AWS,Azure,RAG,OpenAI,GPTo-mini,Docker,shell,Gitlab,Datadog(APM,DDTrace,LLMObsevability,Auto-instrumenter), Locust,RAGAS,Monitoring/Logs,Openlens,Langfuse.