Je conçois des systèmes IA autonomes, déployés en production.أُصمّم أنظمة ذكاء اصطناعي مستقلة، منشورة في الإنتاج. I build autonomous AI systems, deployed in production.
Ingénieure IA, major de promotion (1ʳᵉ/126). Je suis en Master 1 MLSD à l'Université Paris Cité et je cherche l'entreprise où mettre tout cela en pratique — en alternance, CDI ou CDD (Île-de-France ou télétravail).مهندسة ذكاء اصطناعي، الأولى على دفعتها (1 من 126). أنا في ماجستير M1 MLSD بجامعة باريس سيتي وأبحث عن الشركة التي أطبّق فيها كل هذا — بالتناوب أو بعقد دائم أو محدّد المدة (إيل دو فرانس أو عن بُعد). AI engineer, top of my class (1st of 126). I am in the Master 1 MLSD at Université Paris Cité, looking for the company where I can put all of this into practice — work-study, permanent or fixed-term (Paris region or remote).
Preuves en productionأدلّة من الإنتاجProof, in production
Agent RAG sur documentation technique réglementéeوكيل RAG على وثائق تقنية خاضعة للتنظيمRAG agent over regulated technical docs
Codé de bout en bout : retrieval étagé (BM25 → reranker cross-encoder → LLM), prompt caching, déduplication sémantique, décomposition de requêtes. Puis ré-architecturé en système multi-agents sur Microsoft Copilot Studio quand le coût en tokens du pipeline linéaire est devenu le facteur limitant — prétraitement maison conservé en amont. Des heures de recherche documentaire expert remplacées par une requête en langage naturel, chaque réponse tracée jusqu'à la section exacte du document source.مكتوب من البداية إلى النهاية: استرجاع متدرّج (BM25 ← إعادة ترتيب cross-encoder ← نموذج لغوي)، وتخزين مؤقّت للمطالبات، وإزالة التكرار الدلالي، وتفكيك الاستعلامات. ثم أُعيدت هندسته كنظام متعدّد الوكلاء على Microsoft Copilot Studio عندما صارت كلفة الرموز هي العامل المُقيِّد. ساعات من البحث في الوثائق استُبدلت باستعلام بلغة طبيعية، وكل إجابة متتبَّعة حتى القسم الدقيق في المصدر. Coded end to end: tiered retrieval (BM25 → cross-encoder reranker → LLM), prompt caching, semantic dedup, query decomposition. Then re-architected into a multi-agent system on Microsoft Copilot Studio once the linear pipeline's token cost became the ceiling — custom preprocessing kept upstream. Hours of expert document lookup replaced by a natural-language query, every answer traced to the exact source section.
Agent d'outreach autonome — ce site vous a peut-être été envoyé par lui ↗وكيل تواصل مستقل — ربما هو من أرسل إليك هذا الموقع ↗Autonomous outreach agent — it may have sent you here ↗
Scraping Playwright → qualification LLM des opportunités → personnalisation par entreprise → envoi SMTP + relances, orchestré en skills Claude Code et déployé en production sur un VM. L'email lui-même est le portfolio.جمع البيانات بـPlaywright ← تصفية الفرص بنموذج لغوي ← تخصيص حسب الشركة ← إرسال SMTP ومتابعة، منسّق في مهارات Claude Code وينفَّذ عبر cron على آلة افتراضية في Google Cloud. Playwright scraping → LLM opportunity qualification → per-company personalization → SMTP sending + follow-ups, orchestrated as Claude Code skills and deployed on a VM. The email itself is the portfolio.
Démo live · Hugging Faceعرض مباشر · Hugging FaceLive demo · Hugging FaceLeRobot — pipeline MLOps de politique robotique (Diffusion) ↗LeRobot — منظومة MLOps لسياسة روبوتية (Diffusion) ↗LeRobot — robotic policy MLOps pipeline (Diffusion) ↗
Entraînement d'une politique de manipulation (tâche PushT) avec un modèle de Diffusion : collecte de démos → preprocessing → entraînement → évaluation. Modèle et UI d'entraînement publiés — réentraînables sans GPU local.تدريب سياسة مناولة (مهمة PushT) بنموذج انتشار: جمع العروض ← معالجة مسبقة ← تدريب ← تقييم. النموذج وواجهة التدريب منشوران، وقابلان لإعادة التدريب دون بطاقة رسومية محلية. Training a manipulation policy (PushT task) with a Diffusion model: demo collection → preprocessing → training → evaluation. Model and training UI published — retrainable with no local GPU.