Je conçois des systèmes d'IA qui tournent vraiment — pas des démonstrateurs.

Trois systèmes d'IA générative en production, conçus seul. Parmi eux, un agent LLM que j'exploite en production depuis plus d'un mois pour un cabinet de conseil. Le dernier, développé en 13 semaines chez VINCI Construction, lit des dossiers d'appel d'offres de plusieurs centaines de pages et pré-remplit automatiquement les fiches d'analyse des ingénieurs, en citant sa source pour chaque information. Le tout 100 % en local : aucune donnée ne quitte le poste.

Ma conviction tient en une phrase : un modèle qui ne sait pas doit le dire. Le risque dominant n'est pas de manquer une information, c'est d'en retenir une fausse.

Photo de profil de El Islah Mhoma

Des preuves, pas des promesses

Chaque chiffre porte sa provenance. Un chiffre sans source est un chiffre suspect.

  • 34 400 lignes de code en production Projet SCALPEL — VINCI Construction
  • 131 tests automatisés Projet SCALPEL — VINCI Construction
  • 3 systèmes d'IA en production VINCI · mission freelance · SignalHire
  • 88 sources traitées en autonomie Agent de veille — mission freelance
  • 2,94 € — coût d'API mesuré en juillet (plafond 35 €) Agent de veille — ledger de coût
  • 33 jours — en exploitation autonome Agent de veille — mission freelance
  • 10 décisions d'architecture documentées Projet SCALPEL — ADR versionnés

Mes Compétences

  • IA générative & agents autonomes

    LLM (Llama 3.1 en local, GPT-4o, Claude, Mistral), RAG (embeddings, recherche hybride Dense + BM25, pgvector), agents autonomes et multi-agents, LangGraph / LangChain / CrewAI / MCP, prompt engineering.

    LLMOps : déploiement Docker / cron cloud, observabilité, suivi de coût au token, résilience (retry, circuit breaker, kill-switch), diagnostic d'incidents en production.

  • Sécurisation & évaluation des LLM

    Garde-fous en 5 couches, anti-injection de prompt, ancrage vérifié > 85 %, politique d'abstention motivée, durcissement OWASP LLM Top 10, redteaming, déploiement air-gap. Savoir attaquer un LLM, pas seulement le brancher.

  • Développement & industrialisation

    Python / FastAPI (34 400 lignes, 131 tests), TypeScript / React / Next.js, PostgreSQL, Docker, Git, CI/CD, Cursor et Claude Code au quotidien.

  • Infrastructure & pilotage

    Windows / Linux, VMware, réseaux (CCNA), sauvegarde et PRA, SIEM ; encadrement d'équipe et gestion de projet.

Mon Parcours

De la conduite d'infrastructures critiques à la conception de systèmes d'IA en production.

  • 2026 — Ingénieur IA, Sogea Caroni / VINCI Construction (13 semaines) — projet SCALPEL, copilote RAG souverain. Mémoire soutenu.
  • 2026 — Tech Lead IA, cabinet de conseil (mission freelance, 6 mois) — agent de veille autonome multi-LLM.
  • 2022–2024 — Responsable de Département Infrastructures, ANADEN — équipe de 7, 9 serveurs déployés dont 6 pour une banque centrale.
  • 2020–2022 — Chargé de projets IT, PNUD (Nations Unies) — coordination internationale.

Formation : Master en Mathématiques et Informatique, et Bachelor en Administration d'Infrastructures Sécurisées (ESAIP). Cette double culture — rigueur analytique et exigence opérationnelle — est ce qui me permet de concevoir des systèmes d'IA qui survivent au passage en production.

Disponible immédiatement — 4+ ans d'expérience. Recherche CDI.

Références

Les personnes qui ont encadré et utilisé mon travail au quotidien.

  • Stage de fin d'études — Sogea Caroni (VINCI Construction)
  • Tuteur — Directeur Études de Prix, membre du jury de soutenance.
  • Utilisatrice référente — Ingénieure Études de Prix, utilisatrice quotidienne de l'outil livré.

Références disponibles sur demande.

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