Hamza Rachidi

- Developped a generative AI agent for decision support in a business context using the most modern architecture (agentic RAG). - Defined an automated RAG pipeline: chunking, vectorization, hybrid vector database search mechanisms. - Orchestrated LLM inference, AI prompt engineering, RAG Chain, memory checkpointing, and toolcalling to design the ReAct agent. - Trained the assistant on a web application with Vue.js to interact with its components by asking questions in natural language. - Benchmarked text embedding models and Azure AI Foundry LLMs, between the self-deployment of HuggingFaces open-source LLMs and Azure OpenAI SaaS.

- Prospection des sites optimaux pour l'installation de nouvelles centrales photovoltaïques par la cartographie en ligne des caractéristiques solaires au Maroc. - Suivi temporel et visualisation des paramètres statistiques calculés depuis les données enregistrées par les parcs photovoltaïques, et qui sont récupérées à partir d’une base de données PostgreSQL modifiable et accessible par le client (gestionnaire du parc solaire). - Détection et classification automatisées des défauts thermiques invisibles affectant les modules photovoltaïques, en déployant un modèle d'apprentissage profond basé sur l'imagerie drone. - Géolocalisation des défauts thermiques sur une carte interactive générée automatiquement tout en optimisant le temps et le coût de la maintenance opérationnelle. - Interprétation des résultats du deep learning avec Shap.