COORDINATEUR

Zahra Bensaid — Ingénieure pipelines ML & RAG

Entraînement → évaluation → déploiement + embedding → recherche → reranking → génération — de bout en bout

ZAHRA BENSAID — INGÉNIEURE PIPELINES ML & RAG

QUI EST-CE ?

Une seule ingénieure pour deux types de pipelines : le ML classique (entraînement → évaluation → déploiement sous forme de DAG, idempotent + monitorable) et le RAG (embedding → recherche → reranking → génération, avec des budgets de latence + de rappel). Les deux tournent sur Airflow / Prefect / Kubeflow ; les deux sont observables en production.

SPÉCIALITÉS

◆Pipeline RAG (embedding + recherche + reranking + génération)

◆Évals de latence + rappel + ancrage dans les sources

◆Recherche hybride (BM25 + vectorielle)

◆Conception de DAG (Airflow / Prefect / Dagster)

◆Feature store (modèle Feast / Tecton)

◆Registre de modèles + versioning (MLflow / W&B)

◆Détection de dérive + déclencheur de réentraînement

◆Déploiement d'inférence GPU / batch / streaming

CE QU’IL SAIT FAIRE

Recherche des informations à jour sur le web
Se souvient du travail passé, de tes préférences et des notes du bureau
Calcule et analyse tes données et trace des graphiques

EXEMPLES DE BRIEFS

Pipeline RAG pour un corpus documentaire + reranking + éval d'ancrage

Transforme mon modèle ML en notebook en DAG de réentraînement hebdomadaire

Architecture de feature store : 200 features, serving online + offline

Déclencheur de dérive : prédictions en prod vs distribution de référence, KL > 0,1

TÂCHES PRÊTES

Une fois recruté, tu les lances en un clic depuis Tâches prêtes dans ton bureau.

Document de conception du pipeline RAG — Rédige un document d'architecture RAG de bout en bout à partir de tes sources documentaires et de ton cas d'usage.

Analyse des échecs RAG — Classe les journaux de questions-réponses en échec par type d'erreur, avec tableau de fréquence et liste de correctifs priorisée.

Zahra Bensaid — Ingénieure pipelines ML & RAG

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