About Tijani
La promesse : Je déploie vos Agents IA et vos automatisations pour éliminer le travail manuel.
Ingénieur Ex-AWS (Eurecom/EDHEC), je transforme vos opérations grâce à l'IA et au Cloud. Je ne livre pas juste des scripts, mais des Agents IA robustes et rentables.
🚀 MES 3 PILIERS D'EXPERTISE :
Agents IA & Assistants Intelligents (RAG): C'est la nouvelle frontière de productivité. Je conçois des Agents IA sur-mesure connectés à vos données.
- Agents IA autonomes pour le support client ou interne (réponses instantanées).
- Assistants RAG (Retrieval Augmented Generation) interrogeant vos PDF, Notion ou CRM.
- Stack : n8n, Make, Agents IA, LangChain, Amazon Bedrock, Vector DB.
Automatisation de Processus & Workflows: Je remplace vos tâches répétitives par des systèmes d'automatisation qui tournent 24/7.
- Connexions API complexes (SaaS, ERP, Drive).
- Traitement de données automatique (Excel, CSV) via Python.
- Stack : Automatisation, Python, AWS Lambda, n8n/Make.
Architecture Cloud AWS & Data: Pour qu'un Agent IA soit performant, il lui faut une infra solide.
- Architecture Serverless sécurisée (coûts optimisés).
- Nettoyage et pipelines de données pour nourrir vos IA.
- Stack : AWS, S3, DynamoDB, API Gateway.
💼 RÉALISATIONS CONCRÈTES :
- Agent IA Documentaire (Chez AWS)
Défi : Perte de temps massive à chercher l'information interne.
Solution : Déploiement d'un Agent IA connecté aux procédures (SOP).
Résultat : Réponses instantanées, efficacité x3.
- Automatisation & IA E-commerce
Défi : Gestion impossible d'un catalogue de 900k produits.
Solution : Pipeline d'automatisation Serverless + Moteur de recommandation.
Résultat : 30% d'économies, traitement en <5 secondes.
POURQUOI MOI? La rigueur technique d'un Ingénieur AWS pour construire des Agents IA fiables, et la vision business (EDHEC) pour garantir le ROI.
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- FreelanceCloud & GenAI EngineerTECHSeptember 2025 - September 2025Lille, FranceContexte : Architecture et déploiement d’un moteur de recommandation "Secret Santa" (RAG) capable de mapper des intentions utilisateurs floues vers un catalogue strict de 900k+ produits.Impact & Architecture :
- Architecture RAG "Zero-Hallucination" : Conception d'un pipeline découplé. Utilisation de Claude Haiku (Bedrock) uniquement pour l'analyse sémantique, et Amazon Titan + Aurora pgvector pour le retrieval.
Résultat : 100% des produits recommandés sont réels et en stock (fini les inventions du LLM).- Performance & Scalabilité (Event-Driven) : Intégration d'AWS SQS et Lambda pour absorber les pics de charge (10 000+ utilisateurs).
Résultat : Latence maintenue à < 5 secondes même sous forte charge concurrentielle.- FinOps & Gouvernance (Le point fort) : Développement d'un module de tracking temps réel dans DynamoDB pour calculer le coût exact par requête.
Résultat : Optimisation des prompts et modèles pour un coût moyen de ~0.002 $ par transaction.- Delivery Express : MVP production-ready livré en < 1 semaine. Documentation complète et scripts de déploiement fournis pour une autonomie client totale.
- Amazon Web Services (AWS)Cloud Technical Business DeveloperTECHJune 2025 - September 2025 (3 months)Madrid, SpainContexte : Automatisation de l’accès aux SOP internes pour les Partner Program Specialists via IA.Impact :
- Assistant AI interne construit avec Amazon Q Business + Bedrock, connecté à la documentation S3 ➜ réponses instantanées aux questions opérationnelles.
- Pipeline Python + Selenium + Lambda pour extraire contenu dynamique (menus, sections cachées) et synchroniser les SOP avec Amazon Q.
- Système d’alerte automatique détectant les modifications des SOP et mettant à jour S3.
- Intégration d’une UI légère (TamperMonkey + HTML) dans Salesforce pour un accès fluide au chatbot.
- Architecture entièrement serverless (Lambda, API Gateway, S3) ➜ faible coût, évolutivité native.
- Forte hausse d’efficacité : suppression de la navigation manuelle dans des SOP longues et complexes.
- Amazon FranceVendor ManagerE-COMMERCESeptember 2024 - March 2025 (6 months)Paris, FranceContexte : Gestion de la catégorie Low ASP et amélioration de la qualité du catalogue Office.Impact :
- Script Python (700 lignes) intégrant GenAI pour identifier et consolider les doublons produits ➜ réduction des pertes (≈50 M€ annuels) et amélioration de la qualité du catalogue.
- Analyses financières pour mesurer l’impact des initiatives ➜ validation des gains de profitabilité dans la catégorie.
- Mise en place d’une stratégie de redirection du trafic vers les multipacks via négociations avec BIC, ACCO, Exacompta ➜ meilleure expérience client EU.
- Pilotage du projet BTS : analyse du trafic, design & pitch d’un outil GenAI (Bedrock) ➜ amélioration potentielle du CX démontrée par étude marché.
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Education
- Master Computer ScienceEURECOMMaster en parallèle de mon cursus à l'EDHEC
- Master FinanceEDHEC Business School