About Mohamed
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- TotalEnergies Digital FactorySr Data Scientist / ML / AI EngineerENERGY AND UTILITIESJune 2023 - Today (3 years)Paris, FranceOffline Chatbot pour Opérateurs
- Développement d'un chatbot RAG entièrement offline sur Android pour opérateurs terrain en raffinerie, sous contraintes strictes : 8 GB RAM, inférence CPU ARM64, zéro connectivité
- Benchmark et sélection de SLM quantifiés (Q4_K_M) — modèle retenu : Qwen 2.5 3B Instruct
- Pipeline RAG avancé : hybrid retrieval (BM25 + FAISS + RRF), HyDE, query rewriting, cross-encoder reranking et parent-child chunking
- Résolution du dual embedding challenge via un adaptateur de projection linéaire entraîné sur des tickets helpdesk réels
- Mémoire conversationnelle hiérarchique à 3 niveaux réduisant la consommation de contexte de 67%
- Stack : Python, llama-cpp-python, FAISS, BM25, AzureOpenAI
AI Bid Management Assistant: Workflow Multi-Agents pour l'Analyse d'Appels d'Offres- Développement d'un workflow multi-agents (Agentic AI) pour l'analyse automatisée de documents RFP (Request for Proposal)
- Conception et orchestration du pipeline multi-agents avec CrewAI : extraction des exigences RFP, génération de réponses de conformité avec justification et extrait de texte source
- Pipeline RAG avec Azure AI Search + génération de métadonnées pour filtrage ciblé selon les spécificités de chaque RFP
- Interface prototype Streamlit, code ready-to-prod transféré à l'équipe de développement Saft (TotalEnergies) pour industrialisation
- Stack : CrewAI, Azure AI Search, Azure Document Intelligence, Streamlit
MLCM: Modélisation ML pour l'estimation de valeurs laboratoires- Conception de modèles ML pour l'estimation de valeurs laboratoires alimentant un simulateur d'unité d'hydrocraqueur
- Participation end-to-end : exploration et dérisquage → déploiement en production
- Intégration en tant que ML Engineer au sein d'une squad dev : conception de la pipeline MLOps, serving des modèles, monitoring et gestion du cycle de vie
- Projet scalé vers 2 nouvelles unités suite au succès du déploiement initial
- Stack : Python, Databricks, AzureFunctions
- Renault GroupeData ScientistAUTOMOBILEJanuary 2020 - June 2023 (3 years and 5 months)Guyancourt, FranceConception et déploiement de modèles ML pour prédire les délais de livraison des véhicules
- Cadrage du sujet et validation de la valeur métier suite aux résultats du POC
- Conception de la pipeline MLOps sur Vertex AI (GCP) et mise en place de la CI/CD pour le déploiement continu des modèles
- Conception et optimisation des pipelines de préparation des données et feature engineering sur Vertex AI (GCP)
- Intégration de la solution ML avec le système de transport et élaboration des rapports de monitoring des performances
- Environnement technique : Python, Git, SQL, Vertex AI, GCP, CI/CD, Cloud Functions, Spotfire
Transfert de compétences & culture data- Formations des utilisateurs métiers aux outils data et à la gestion des projets data
- Participation au groupe de travail MLOps pour standardiser le déploiement des projets ML à l'échelle
- AFRIQUIA SMDCIngénieur Optimisation & DataENERGY AND UTILITIESSeptember 2014 - August 2018 (3 years and 11 months)Casablanca, MoroccoConception d'un système de planification des tournées de livraison
- Conception d'un algorithme de génération des tournées basé sur la recherche opérationnelle et la modélisation mathématique
- Déploiement et intégration du système de dispatching via SQL et modélisation CPLEX
- Environnement technique : SQL, Java, CPLEX
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Education
- Master 2Institut Galilée, Université Paris 132019Data Science et Machine Learning (EID²)
- Diplôme d'ingénieurÉcole Mohammadia d'Ingénieurs, Rabat - Maroc2014Génie Industriel
Certifications
- Databricks Data Engineer Associate (juil. 2025)Databricks2025
- Databricks Associate Developer for Apache Spark 3.0Databricks2024