About Mohamed Aniss
Expert dans la conception et le déploiement de solutions robustes, scalables et performantes autour des LLM et de l'IA en général, j'accompagne les entreprises dans l'industrialisation de leurs projets d'IA générative. Mon approche est résolument axée sur l'architecture système, l'optimisation des infrastructures et la création d'architectures autonomes fiables de bout en bout.
Mes Domaines d'Expertise
- Systèmes et Agents Autonomes : Je conçois et déploie des agents intelligents basés sur des architectures fiables, hautement structurées et prêtes pour la production. Je maîtrise la gestion de leur environnement d'exécution, l'intégration et l'appel d'outils complexes (tool use), ainsi que l'implémentation de mécanismes avancés de gestion de la mémoire à court et long terme.
- Pipelines RAG Avancés : J'ai conçu et mis en production des architectures RAG avancées. Mes systèmes intègrent des stratégies de chunking et de prétraitement personnalisées pour les documents complexes, du filtrage multi-étapes ainsi que des mécanismes de reclassement (reranking) pour maximiser la pertinence des données extraites.
- Fine-Tuning & Évaluation de Modèles : Je maîtrise l'ensemble du cycle de vie de l'entraînement des LLM. J'interviens de la création et la curation de jeux de données complexes jusqu'à la mise en place de pipelines d'évaluation rigoureux sur des benchmarks publics et sur mesure.
- Distillation, Compression & Déploiement CPU/GPU : Afin de réduire les coûts d'infrastructure et de sécuriser les données, je développe des systèmes de distillation et de compression de modèles (quantization, LoRA). Je déploie ces modèles et agents sur des architectures robustes et optimisées, adaptées pour l'inférence performante sur CPU (calcul local) comme sur GPU (environnements distribués).
Arabic
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French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Data Impact by NielsenIQData ScientistE-COMMERCEFebruary 2022 - October 2022 (8 months)Paris, FrancePendant ma mission, je me suis concentré sur l'amélioration des solutions existantes de l'entreprise en machine learning en utilisant les dernières avancées de l'état de l'art où j'ai:
- Proposé un nouveau modèle basé sur les temporal embeddings et l'architecture Transformers pour la prédiction du market-share des clients sur amazon.com
- Travaillé sur le fine-tuning des modèles multilingues XLM et mBert pour l'analyse de sentiment multilingue en utilisant une base de reviews en anglais et en utilisant le zero-shot learning pour le reste des langues.
- Travaillé sur la conteneurisation des modèles en utilisant Docker et FastAPI.
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Education
- Master's degree, Machine learning for data scienceUniversité de Paris2022Master's degree, Machine learning for data science
- Master's degree, Distributed Artificial IntelligenceUniversité Paris DESCARTES2021Master's degree, Distributed Artificial Intelligence
Certifications
- AWS Certified Solutions Architect – AssociateAmazon Web Services Training and Certification2023