Over Salim
Développeur IA avec plus de 5 ans d'expérience, je conçois des solutions centrées sur l’IA générative, les modèles LLM (Large Language Models), les architectures avancées de type RAG (Retrieval Augmented Generation) et les agents IA autonomes.
🚀 Mes domaines d'expertise :
LLM (Large Language Models)
→ Intégration et optimisation de modèles LLM comme GPT, Llama et Mistral via Langchain.
→ Fine-tuning avancé de LLM sur vos données spécifiques avec Pytorch et Tensorflow.
→ Mise en production efficace et monitoring avancé des performances des modèles LLM.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
→ Développement de systèmes RAG personnalisés permettant à vos équipes d'interagir avec vos données internes.
→ Automatisation des processus métiers grâce au RAG, facilitant l'extraction et l'exploitation de connaissances critiques.
→ Intégration transparente du RAG à votre infrastructure existante, optimisant la valorisation de vos documents et données.
Agent IA autonome
→ Conception d'agents IA capables de gérer des workflows métiers complexes de manière autonome.
→ Intégration d'agents IA pour automatiser et optimiser les processus métier critiques.
→ Mise en place d'agents IA adaptés spécifiquement aux besoins métiers de votre entreprise.
🔧 Pourquoi travailler ensemble ?
→ Expertise approfondie en IA générative, LLM, RAG et agents IA, du choix initial jusqu'à la mise en production opérationnelle.
→ Approche transparente et pédagogique garantissant une adoption rapide de l’IA par vos équipes techniques et métier.
→ Capacité éprouvée à gérer aussi bien les projets IA ambitieux que des missions ciblées à forte valeur ajoutée.
Prêt à accélérer votre transformation grâce à l’IA générative ?
Discutons-en ensemble !
Frans
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Kan op locatie werken
Paris (tot 50km), Montpellier (tot 50km), Lyon (tot 50km), Bordeaux (tot 50km), Nantes (tot 50km)
Werkervaring
- BNP-ParibasAI EngineeerBANKEN & VERZEKERINGENseptember 2025 - Vandaag (9 maanden)Paris, FrankrijkDéploiement d'une plateforme RAG sur site pour un vaste corpus documentaire Finance/Banque (notes d'analystes, politiques, rapports, engagements, KYC/AML…), permettant un accès conversationnel et l'extraction d'informations par entité juridique et périmètre documentaire, avec une stricte application de la confidentialité et du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC).● Architecture et déploiement de bout en bout du pipeline RAG (ingestion → indexation →extraction → génération) en Python (FastAPI) et TypeScript, avec LangChain/LangGraphet pgvector.● Conception de schémas d'index et de stratégies d'extraction/filtrage (protections de métadonnées, périmètres,dégradation temporelle, fraîcheur) pour améliorer la précision des k résultats les plus pertinents et réduire la dérive sémantique.● Agents multifonctionnels intégrés offrant la synthèse de documents, la synthèse ciblée, l'extraction d'informations clés et la génération de contenu à partir de sources (suivi des citations avec contrôle de version).● Déploiement en production sur site : intégration CI/CD, RBA
- PacktAuteurONDERWIJS & E-LEARNINGaugustus 2025 - Vandaag (10 maanden)Paris, Frankrijk**Titre de l'Œuvre : Building Agentic AI Apps with Next.js, TypeScript and MCPje suis l'auteur du livre qui sortira au plus tôt fin Mars 2026**
- SanofiDéveloppeur IA GénérativePHARMACEUTISCHE INDUSTRIEmaart 2025 - Vandaag (1 jaar en 3 maanden)Paris, France→ Objectif de la mission : Optimiser et automatiser divers processus métier internes grâce à l’intégration de solutions basées sur l’IA générative.→ Solution mise en place : Conception d’architectures scalables et robustes, intégration de modèles avancés de type LLM via des API performantes développées en Node.js, permettant l’exploitation optimale de l’IA générative (Gen AI).→ Résultat obtenu : Amélioration significative des processus métier grâce à l'automatisation, meilleure fiabilité des applications GenAI et réduction notable du temps de traitement des tâches complexes.
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