إسماعيل بن علا

إسماعيل بن علا

مهندس بيانات وذكاء اصطناعي في Dailymotion · باريس، فرنسا

أبني أنظمة التعلم العميق من الصفر. ذكاء اصطناعي وكيلي · RAG · تقييم النماذج اللغوية الكبيرة. ثم أطلقها كمنتجات حقيقية.

أنا مهندس ذكاء اصطناعي في Dailymotion بباريس، حيث أبني خطوط معالجة للبيانات والذكاء الاصطناعي على GCP: إغناء المحتوى بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، واسترجاعًا متعدد اللغات، وتقييمًا مقابل مجموعات بيانات مرجعية (golden datasets) راجعها بشر، ووكلاء مبنيين على MCP. وقبل ذلك، بنيت وكلاء لاستخلاص البيانات من الوثائق في Monce.ai، ونظامًا لتحويل الصوت في الزمن الحقيقي في SteelSeries، ونظام RAG قانونيًا متعدد اللغات في Juridia.

درست الذكاء الاصطناعي في École Centrale Lyon (ماستر MSc) وعلوم الحاسوب في ENSA Fès، حيث تخرجت الأول على دفعتي. وفي وقتي الخاص أعيد بناء أنظمة التعلم العميق من الصفر — نماذج GPT، ومحوّلات الرؤية (Vision Transformers)، والاشتقاق الآلي (autograd) — لأنني لا أفهم شيئًا حقًا حتى أبنيه بنفسي.

صورة إسماعيل بن علا

ما أعمل على بنائه

منتجات أطوّرها في وقتي الخاص وأريد أن أضعها بين أيدي الناس.

الخبرات

  1. مهندس بيانات وذكاء اصطناعي

    يونيو 2026 – حتى الآن

    Dailymotion · منصة Ray AI · باريس، فرنسا

    • بنيت خطوط معالجة Airflow تستخدم Gemini مع التأريض عبر Google Search لإغناء قوائم مواقع الويب والتطبيقات وCTV بالأوصاف وفئات IAB وبيانات اللغة الوصفية.
    • طوّرت ابتلاع البيانات من BigQuery إلى Qdrant واسترجاعًا متعدد اللغات بسياق مُوحَّد إلى الإنجليزية، مع بحث دلالي وإعادة ترتيب بالنماذج اللغوية الكبيرة.
    • صمّمت تدفقات عمل لاستخلاص بيانات الويب (web scraping) وتقييمًا في LangSmith يعتمد على مجموعات بيانات مرجعية راجعها بشر ومقاييس ترتيب.
    • طوّرت وكيل تنبيهات (Alert Agent) مدعومًا بنموذج لغوي كبير يجمع Gemini مع عملاء MCP وخوادم MCP مخصصة لـ Airflow وGCP وBigQuery للتحقيق في حوادث خطوط المعالجة وDataflow وPub/Sub وSQL انطلاقًا من تنبيهات Slack.
    • قدت تقييمًا لتقنيات تتبّع نسب البيانات (data lineage) عبر BigQuery وAirflow وdbt وPub/Sub وDataflow وGCS وذكاء الأعمال (BI)، وبنيت نموذجًا أوليًا لتكامل OpenLineage في وقت التشغيل.
  2. مهندس ذكاء اصطناعي

    شتنبر 2025 – يونيو 2026

    Monce.ai · استخلاص البيانات بالنماذج اللغوية الكبيرة · فرنسا

    • صمّمت نظام تغذية راجعة بمشاركة الإنسان (human-in-the-loop) للتحسين المستمر للوكلاء، ما رفع دقة استخلاص البيانات من الوثائق بنحو 18%.
    • بنيت إطارًا معياريًا لتقييم الوكلاء يغطي أكثر من 10 مقاييس، منها الدقة والاستدعاء ومعدل الهلوسة وزمن الاستجابة.
    • أعدت هيكلة تدفقات الاستخلاص المبنية على LangChain / LlamaIndex بمعالجة غير متزامنة، ما قلّص متوسط زمن المعالجة بنحو 35%.
  3. مهندس ذكاء اصطناعي

    أبريل 2025 – شتنبر 2025

    SteelSeries · تحويل الصوت في الزمن الحقيقي · فرنسا

    • بنيت نظامًا لتحويل الصوت بـ PyTorch وONNX بزمن استجابة شامل أقل من 80 ms.
    • طوّرت مزجًا متعدد الأصوات في الزمن الحقيقي فوق بنية LLVC.
    • حسّنت درجة MOS بمقدار 0.3 نقطة مقارنةً بخط الأساس StreamVC عبر ضبط دقيق موجَّه ومعالجة لاحقة للموجة الصوتية.
  4. مهندس ذكاء اصطناعي

    يناير 2024 – يوليوز 2024

    Juridia · ذكاء اصطناعي قانوني مبني على RAG · المغرب

    • صمّمت ونشرت نظام RAG عربي / فرنسي باستخدام FastAPI وLlamaIndex وPostgreSQL وQdrant، بمتوسط زمن استجابة للاستعلام أقل من 350 ms.
    • حسّنت دقة الاسترجاع بنسبة 18–22% عبر إعادة الترتيب بـ cross-encoder، والبحث الهجين BM25 + dense، والتضمينات متعددة اللغات.
    • بنيت واجهة بحث تدعم البحث بالكلمات المفتاحية والبحث الدلالي والبحث بالبيانات الوصفية عبر أكثر من 100k وثيقة قانونية.
  5. مهندس ذكاء اصطناعي مستقل

    2024 – حتى الآن

    Qlaver · وكيل ذكاء اصطناعي لإدارة البريد الإلكتروني · عن بُعد

    التفاصيل
    • وكيل يلخّص رسائل البريد الإلكتروني وفق تفضيلات كل مستخدم ويقدّم الملخص صوتيًا.
    • مشروع خاص: أرى فيه إمكانات حقيقية، لذلك تبقى الشيفرة والتفاصيل مغلقة في الوقت الحالي.
  6. مهندس رؤية حاسوبية (متدرب)

    غشت 2023 – شتنبر 2023

    3D Smart Factory · الإدراك للقيادة الذاتية · المغرب

    التفاصيل
    • طوّرت نماذج YOLO وSegNet لكشف الأجسام والتجزئة الدلالية في صور المركبات ذاتية القيادة.
    • درّبت النماذج وحسّنتها بـ PyTorch على وحدات GPU في Kaggle باستخدام مجموعة بيانات Mapillary Vistas، ثم نشرتها على FPGA باستخدام Vivado.
  7. مهندس تعلم آلي (متدرب)

    يوليوز 2023 – غشت 2023

    3D Smart Factory · التدريب المسبق للنماذج اللغوية الكبيرة وتقييمها · المغرب

    التفاصيل
    • دربت GPT-2 تدريبًا مسبقًا وضبطته بدقة على متن علمي مخصص لتوليد أسئلة وأجوبة أكاديمية.
    • أعددت تدريبًا قابلًا للتكرار باستخدام PyTorch Lightning وWeights & Biases، مع التقييم بـ BLEU وROUGE والحيرة (perplexity).
    • ولّدت بيانات تدريب عبر OpenAI API ونظّفت النصوص بأدوات معالجة اللغة الطبيعية مثل Hunspell وSymSpell وFuzzyWuzzy وTextBlob وspaCy.
  8. متدرب في علم البيانات

    يونيو 2023 – يوليوز 2023

    Technocolabs Softwares · تحليلات مخاطر الائتمان · الهند (عن بُعد)

    التفاصيل
    • بنيت خط معالجة للتحليل التنبؤي لمخاطر السداد المبكر للقروض البنكية باستخدام TensorFlow وPandas وNumPy.
    • طبّقت ANOVA وتحليل الانحدار واختبارات مربع كاي واختبارات الفرضيات وPCA وRFE والمعلومات المتبادلة لتحليل المتغيرات واختيارها.
    • تولّيت المعالجة المسبقة والتحليل الاستكشافي والتصوير البياني باستخدام Matplotlib وSeaborn.
  9. مطوّر ويب وذكاء اصطناعي (متدرب)

    غشت 2022 – أكتوبر 2023

    Dev-Bay · منصة ويب ونظام توصيات · المغرب

    التفاصيل
    • طوّرت موقع Dev-Bay الرسمي وحسّنت وظائفه وتصميمه المتجاوب.
    • بنيت نظام توصيات يعتمد على سلوك المستخدمين باستخدام نموذج تصنيف.

مشاريع مختارة

عرض المشاريع الـ37 كلها ←

ملاحظات المختبر

كل ملاحظات المختبر ←

التعليم

  1. ماستر (MSc) في الذكاء الاصطناعي (مسار بحثي)

    شتنبر 2024 – أكتوبر 2025

    École Centrale Lyon · ليون، فرنسا

  2. دبلوم مهندس في علوم الحاسوب — الأول على دفعة 2024

    شتنبر 2019 – غشت 2024

    المدرسة الوطنية للعلوم التطبيقية (ENSA) بفاس · فاس، المغرب

القيادة والعمل الجمعوي

  1. قائد مشاريع

    2021 – 2024

    الفرع الطلابي IEEE بـ ENSA Fès

    نسّقت مشاريع طلابية في الذكاء الاصطناعي والروبوتيات، وأدرت فرق عمل، ونظّمت فعاليات علمية.

  2. شريك مؤسِّس

    2022 – 2024

    INFO-CHAIN — نادي علوم الحاسوب والبلوكتشين

    نظّمت وقدت ورشات حول البلوكتشين والتطوير التعاوني والقيادة الطلابية.

  3. قائد مشاريع الويب

    شتنبر 2021 – فبراير 2023

    JEEF — المقاولة الطلابية (Junior Enterprise) لـ ENSA Fès

    أشرفت على مشاريع ويب لعملاء، وأدرت العلاقات مع الشركاء، ونسّقت التواصل الخاص بالمشاريع.

المهارات

الذكاء الاصطناعي الوكيلي

استدعاء الأدوات (tool calling) · عملاء وخوادم MCP · تدفقات عمل متعددة الوكلاء · مخرجات منظَّمة · حواجز الأمان (guardrails) · الإنسان في الحلقة (human-in-the-loop) · LlamaIndex

LangChainLangGraph

RAG والاسترجاع

بحث هجين (BM25 + dense) · تضمينات (embeddings) متعددة اللغات · إعادة ترتيب بـ cross-encoder · إعادة ترتيب بالنماذج اللغوية الكبيرة · التأريض (grounding) · Qdrant · PGVector

تقييم النماذج اللغوية الكبيرة وLLMOps

مجموعات بيانات مرجعية (golden datasets) · تقييم دون اتصال / أثناء التشغيل (offline / online) · الدقة / الاستدعاء · مقاييس الهلوسة · LangSmith

MLflowWeights & Biases

التعلم العميق

Transformers · Vision Transformers · الضبط الدقيق (LoRA) · نماذج متعددة الوسائط · صوت في الزمن الحقيقي (StreamVC, LLVC) · الشبكات العصبية للرسوم البيانية

PyTorchPyTorch LightningONNX

البيانات والسحابة

Azure AI Foundry

GCPBigQueryAirflowDataflowPub/SubAWSPostgreSQLDockerKubernetesTerraformGitHub Actions

لغات البرمجة والويب

SQL

PythonTypeScriptFastAPIReactNext.js

استعرض مجموعة تقنياتي بتصميم ثلاثي الأبعاد، مع ما بنيته بكل أداة ←

الجوائز واللغات

تواصل

أفضل طريقة للتواصل معي هي البريد الإلكتروني. يسعدني الحديث عن هندسة الذكاء الاصطناعي أو مشاريعي أو أفكار بحثية.

كل طرق التواصل معي ←