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Je vais développer des systèmes d'IA multiagent personnalisés et des workflows


Zaid A
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez à créer des agents d'IA de niveau production, des bots vocaux en temps réel ou des architectures RAG évolutives qui fonctionnent réellement en production ?
Je suis un ingénieur expérimenté en systèmes d'IA et évaluation, spécialisé dans la création d'agents conversationnels à faible latence, d'orchestrations multi-agent et de cadres d'évaluation de pointe. Plutôt que de construire de simples scripts d'enveloppe, je conçois une infrastructure d'IA robuste, adaptée à l'entreprise, optimisée pour la performance, le coût et la fiabilité.
Ce que je peux réaliser pour vous :
- Agents vocaux et vidéo en temps réel : Agents speech-to-speech WebRTC à faible latence avec gestion en temps réel des interruptions et des barges.
- Orchestration multi-agent : Réseaux complexes d'agents à machine à états utilisant LangGraph, replanification dynamique, boucles d'auto-correction et appel d'outils structuré avec Pydantic.
- Architecture de base de données vectorielle et migration : Systèmes RAG à haut débit sur Weaviate, Qdrant ou Pinecone, optimisés pour une récupération en moins de 100 ms et une efficacité en coût.
- Évaluation LLM et red-teaming : Harness d’évaluation automatisée LLM-as-a-Judge (inspect_ai, ragas) pour tester la précision des tool-call, réduire les hallucinations et auditer les trajectoires des agents.
Envoyez-moi un message avec vos objectifs de projet, et nous concevrons une solution adaptée
Découvrez Zaid A
Zaid A
Data Scientist
- DeInde
- Membre depuisaoût 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
Production AI System Architect with 4+ years of experience designing agentic workflows, multi-agent orchestration, and production evaluation infrastructure. Winner of ZS Associates’ BHC Beyond Award for Greatest Client Impact (2025) for driving $10M+ in business value. Specialist in LLM-as-a-Judge frameworks, red-teaming, and non-deterministic execution pipelines. Co-author of research papers under review at top-tier venues (AAAI 2027, ACM IKDD CODS 2026). Experienced in global remote collaboration, distributed engineering, and end-to-end product accountability.
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