Ich entwerfe und baue Retrieval-Systeme, LLM-Integrationen und die Datenpipelines, die sie zuverlässig halten. Engineering-Partnerschaften für Teams, die KI wirklich liefern lassen müssen.
Was ich mache
Retrieval- und LLM-Systeme, ausgelegt auf Genauigkeit, Latenz und Kosten. Gebaut für echten Traffic, nicht für Benchmark-Demos.
Die Ingestion-, Transformations- und Evaluierungsschichten, auf die sich Ihre KI-Produkte stützen. Reproduzierbar, beobachtbar, ausgelegt, ihr erstes Modell zu überleben.
Von der offenen Frage zum funktionierenden Prototyp in Wochen. Ich helfe Teams, KI-Ideen zu entschärfen, bevor sie zu Roadmap-Zusagen werden.
Projekte
Trained and evaluated YOLOv5, YOLOv6, YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, and DETR models for pothole detection using custom datasets. Implemented data augmentation (Mosaic, MixUp, Geometric transforms). Dashboard and visualizations built with Tableau.
A geospatial and semantic search recommender system for eco-friendly hotels in Paris. Combines RoBERTa-based similarity with Haversine distance to suggest hotels based on sustainability and user intent. Built with FastAPI, async architecture, and deployed in Docker.
Transforms unstructured customer reviews into satisfaction scores using advanced NLP techniques. Models include TF-IDF, Neural Networks, RoBERTa, and LLaMA 3.2 fine-tuned with LoRA. Includes SHAP-based interpretability and a public Streamlit app.
A full-stack Product Lifecycle Management platform for a yogurt company. Features BOM tracking, recipe management, supplier/customer relationship tracking, Solidworks integration, invoice handling, and project dashboards. Centralized with MongoDB and role-based access.
A full-stack AI platform that ingests unstructured documents and autonomously generates semantic Neo4j Knowledge Graphs. Built with a high-density Next.js SaaS architecture and a FastAPI backend, the platform features a native GraphRAG chat engine powered by LangChain. It supports hot-swappable LLM execution, allowing users to seamlessly pivot between lightning-fast cloud models (Google Gemini) and highly private local hardware execution (Ollama).
Was Leute sagen
Er übernahm komplexe Aufgaben und lieferte sie mit Strenge und Kreativität, eine seltene Mischung aus forschungsorientiertem Denken und Engineering-Disziplin.
PhD · Data Scientist & AI Engineer · Astek
Ich unterrichtete Ahmed während seines Vorbereitungszyklus an der École Polytechnique Internationale: diszipliniert, eigenständig, begabt im Problemlösen.
Informatiklehrer · Polytech Intl
Ahmed ist ein talentierter Entwickler mit soliden Kenntnissen in Sicherheit, Entwicklung und Netzwerk, die er wirkungsvoll einsetzt, um das ihm anvertraute Projekt voranzubringen.
iOS-Entwickler · Swift & SwiftUI · Qovoltis
Über mich
Ich bin KI-Ingenieur, ausgebildet an der ESILV (Data & AI, Master-of-Engineering-Äquivalent), wohnhaft in Paris. Der Großteil meiner Arbeit liegt an der Schnittstelle von Large Language Models, Retrieval und den Datenpipelines, die sie langfristig genau halten.
Ich habe LLM-Evaluierungssysteme und prädiktive Modelle bei einem Asset Manager, einer Engineering-Beratung und einem EV-Ladeprodukt geliefert. Überall dasselbe Muster: das Ziel klar definieren, das kleinste System wählen, das es liefert, und es so instrumentieren, dass nichts unbemerkt verfällt.
Erfahrung
Building AI agents and RAG / GraphRAG pipelines end-to-end, from prompt architecture and evaluation through to production deployment.
Designed and evaluated an LLM-driven CV–job matching system across DeepSeek, Gemma, LLaMA, Mistral and Phi. Built the inference and evaluation pipelines, and co-authored a research paper on hybrid explainable matching (defended 18.5/20).
Built predictive models for corporate-issuer rating changes and default probabilities, with temporal feature engineering and class-imbalance handling. Delivered an explainable AI tool (SHAP/LIME) used by analysts on simulated investment pipelines from 2009 to 2024.
Shipped a cross-platform Flutter app for configuring EV charging stations: QR scanning, hotspot pairing, multilingual UI. Reduced hotline calls by 80%, ran hardware testing across embedded and UI teams.
Stack
Ausbildung
Integrated Preparatory Cycle, Engineering Programme · Computer Science
Kontakt aufnehmen
Ich übernehme nur eine kleine Anzahl von Engagements gleichzeitig. Wenn Sie KI-Features in Produktion bringen und einen durchdachten technischen Partner suchen, schreiben Sie mir. Ein paar Sätze zum Problem reichen mir, um zu sagen, ob ich helfen kann.