Hossam Boudraa

Concevoir des solutions d’IA générative pour l’analyse automatique de documents scientifiques et techniques à l’aide de LLM. Développer des pipelines RAG combinant génération de requêtes, retrieval, reranking, sélection du contexte et grounding des réponses. Concevoir et optimiser des prompts et des sorties JSON structurées pour extraire variables, relations, équations, contraintes et dépendances. Développer des workflows multi-agent spécialisés dans la recherche documentaire, l’extraction, la validation et la consolidation des résultats. Évaluer les réponses des LLM à l’aide de métriques, contrôles de cohérence, traçabilité et analyses d’erreurs afin d’améliorer leur précision et leur fiabilité. Intégrer les composants IA avec des APIs, un backend et PostgreSQL; environnement: Python, Hugging Face Transformers, Git, Docker et Linux.

Concevoir des solutions de Machine Learning, NLP et Data Engineering pour des projets interdisciplinaires en santé publique. Traduire les besoins des chercheurs et experts métiers en problématiques de données et cas d’usage algorithmiques mesurables. Développer des pipelines Python et SQL pour l’extraction, le nettoyage, l’harmonisation, la validation et la transformation de données hétérogènes. Développer et évaluer des modèles de classification, régression, clustering, recommandation et extraction d’information. Mettre en place des protocoles de validation, d’analyse d’erreur et contrôle qualité pour améliorer la robustesse des modèles et des données. Environnement: Python, SQL, Pandas, NumPy, scikit-learn, Airflow, Databricks, BigQuery, Git, Linux.