Generative AI Engineer

Intégration de l'équipe d'Ominimo Insurance en tant que Data Scientist I en IA générative pour concevoir et maintenir des solutions d'IA en production gérant près de 10 000 interactions clients par mois.

• Conception et itération sur un assistant GenAI en production pour les Pays-Bas gérant environ 8 000 interactions clients par mois.
• Atteinte d'un taux de résolution de bout en bout de 83 % sur les questions clients et les tâches automatisées, avec 80 % de retours clients positifs.
• Construction et itération sur un système d'automatisation des e-mails alimenté par l'IA traitant environ 2 000 e-mails clients par mois.
• Atteinte d'un taux de résolution de bout en bout de 70 % pour le système d'e-mails, avec 30 % des cas escaladés vers des agents humains.
• Génération de réponses d'IA en environ 4 secondes, avec 95 % des e-mails résolus complétés dans le délai de niveau de service (SLA) de 24 heures.
• Conception et maintenance d'un tableau de bord d'observabilité GenAI pour les Pays-Bas.
• Suivi des KPI commerciaux et opérationnels clés, incluant le taux d'automatisation, la précision des intentions, le taux d'escalade, la résolution de bout en bout et le temps de réponse.
• Permis à l'équipe de surveiller les performances en production et d'identifier des opportunités d'amélioration.

Rejoint 4D Software en tant que stagiaire en science des données pour développer des solutions conversationnelles avancées et évaluer les modèles.

• Développement d'un chatbot alimenté par l'IA générative répondant aux problèmes techniques des clients.
• Amélioration de l'efficacité du support et réduction du besoin d'intervention humaine.
• Conception d'un pipeline RAG avec un agent.
• Intégration de Weave pour évaluer la performance des modèles en production.
• Atteinte de 98 % de précision dans les réponses basées sur le contexte.

Exercice en tant que stagiaire en science des données chez 3D Smart Factory pour optimiser les processus de recrutement grâce à l'intelligence artificielle.

• Développement d'un système de recrutement intelligent utilisant des grands modèles de langage (LLM) et des algorithmes de machine learning.
• Correspondance des candidats avec les descriptions de poste de manière automatisée.
• Amélioration de l'efficacité du recrutement de 35%.
• Réduction des délais de recrutement de 50%.

Intégration de BroccoliData en tant que stagiaire en ingénierie des données pour analyser des indicateurs socio-économiques dans un environnement conteneurisé.

• Analyse des indicateurs de dépendance et de sécurité alimentaire au Maroc.
• Travail au sein d'un environnement de développement conteneurisé.
• Utilisation de dbt pour transformer les données dans DuckDB.
• Amélioration des processus de gestion des données et permis des insights exploitables pour les parties prenantes du projet.

Participation aux travaux du département d'informatique de l'ENSAH en tant que stagiaire en ingénierie des données sur des solutions de stockage distribué.

• Développement d'une solution d'analyse et de stockage de documents.
• Atteinte d'une amélioration de 30 % de la récupération des données.
• Obtention de requêtes 40 % plus rapides.
• Réalisation d'un traitement des métadonnées 25 % plus rapide.