cheick CISSE

IA & IA générative (GenAI) Conception et industrialisation de cas d’usage IA et IA générative au sein d’un grand groupe pharmaceutique international, avec pour objectif de fournir des services IA directement exploitables par les métiers : • Développement et maintenance de services backend IA exposés via APIs REST en Python / FastAPI, déployés sur des environnements cloud serverless et scalables. • Intégration et orchestration de LLM via Vertex AI et APIs externes, avec prompt engineering avancé, structuration des sorties (JSON, parsing) et gestion des workflows conversationnels. • Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour l’exploitation de corpus documentaires métiers à grande échelle. • Intégration de bases vectorielles (Weaviate, PgVector) pour la recherche sémantique et l’enrichissement contextuel. • Orchestration d’agents IA avec LangChain et LangGraph (tool use, memory, reasoning multi-étapes). • Mise en place de mécanismes d’observabilité et d’évaluation des systèmes IA (Langfuse, logs, métriques). ⸻ Plateforme multi-entités Conception et déploiement d’une approche Data as a Service visant à fournir aux filiales des environnements cloud data & IA préconfigurés, sécurisés et industrialisés afin d’accélérer l’intégration et l’exploitation des données : • Conception d’environnements GCP préconfigurés pour accélérer le déploiement des usages data et analytics des filiales. • Mise en place de processus CI/CD et de templates réutilisables pour standardiser et industrialiser les projets data. • Développement de services applicatifs cloud-native (Cloud Run, Cloud Functions) pour la plateforme. • Développement et industrialisation de modèles dbt pour la transformation et la structuration des données analytiques dans BigQuery. • Mise en œuvre de solutions de monitoring et d’observabilité pour le suivi des environnements et des pipelines. • Accompagnement des filiales sur les bonnes pratiques cloud, data et industrialisation

Développement et automatisation de pipelines d'ingestion de données sur GCP Réalisation de POC Réalisations tests unitaires, E2E et TNR Accompagner les UAT Business Développer les solutions techniques sur les composants Dataflow, Composer, BigQuery Déploiement de modèles de Machine Learning via Dataiku

▪ Développement et automatisation de pipelines d'ingestion de données sur GCP ▪ Rédaction de spécifications techniques ▪ Développement et industrialisation de fonctions serveless avec Google cloud Functions ▪ Mise en place d'une solution de monitoring de la donnée avec Python, Py SPARK,Stackdriver ▪ Conception d'une architecture de scoring (Machine Learning) via Cloud Storage, CloudCloud , Functions, App Engine, Bigquery, Bigquery ML, Stackdriver ▪ Rédaction de la documentation technique

• Développement et industrialisation de la collecte de données : • Développement de scripts de web scraping via Javascript • Stockage et indexation des données sous Elasticsearch • Développement de dashboards pour les utilisateurs de l’application • Transformation et stockage de données avec Laravel, MySQL, MongoDB • Réalisation de graphiques avec ChartJs et D3JS • Développement et Intégration de web services et API • Maintenance des modules existants • Amélioration et optimisation des bases de données

• Formations aux designs patterns PHP . • Processus de developement rapide avec PHP. • Formation à l'utilisation des outils CMS .

• Développement applications internes en back office avec le framework PHP CakePHP • Maintenance modules existants et Participation aux phases de tests (PHPUnit) • Projet de Fin d'etudes: Création du CRM Générique pour les petites et moyennes entreprises développé avec HTML, CSS, BOOSTRAP, JQUERY, AJAX, PHP, CAKEPHP, gestion de données avec Excel et MYSQL .

Maintenance de sites web. Mise à jour et création de modules en PHP. Development Front End (HTML , CSS , Javascript).