Khaled Elahmar

Ingénieur en génie logiciel spécialisé en IA générative, RAG et développement fullstack. Expertise en déploiement de LLM, embeddings, recherche vectorielle/sémantique/hybride sur Azure AI Search, indexation et reranking pour la construction de systèmes de retrieval intelligents. Maîtrise des agents conversationnels avancés (LangChain, LangGraph), pipelines d'extraction documentaire par LLM et orchestration MLOps sur Azure.

Profil orienté produit, capable d'intervenir sur le backend Python/FastAPI, le backend Java/Spring Boot et le frontend React/TypeScript.

Ingénieur IA & Fullstack – Plateforme ATS de recrutement intelligent at NextGen Technologies (2025-10 – Present)

• Développement du coeur IA Python/FastAPI pour Recrute: endpoints de profils, upload CV, extraction OCR, anonymisation PII, normalisation des données et orchestration de traitements longs.
• Mise en place de pipelines d'embeddings et d'indexation Azure AI Search pour les profils, expériences, compétences, certifications et offres.
• Contribution au moteur de recommandation de profils: recherche vectorielle sur les embeddings d'offres et de profils, filtres par company, localisation, expérience et compétences, puis reranking sémantique et scoring LLM.
• Ajout du streaming SSE pour exposer les étapes de recommandation et d'upload CV en temps réel côté interface.
• Optimisation du pipeline CV: lecture de fichiers volumineux, gestion des profils existants, envoi des données vers Spring Boot, puis normalisation et génération de résumés en tâche de fond via Celery/Redis.
• Normalisation batch des skills, certifications et écoles avec embeddings, cache Redis et recherche vectorielle, afin d'améliorer la qualité des profils indexés.
• Développement de modules RAG pour interroger les profils candidats: retrieval hybride sur les chunks d'expérience et les résumés de profil, contextualisation et réponse via Azure OpenAI.
• Contribution à l'agent conversationnel de préqualification: LangGraph, gestion d'état, routeur d'intentions, analyse de ton, détection de contradictions, collecte de champs et intégration SMS/Twilio.
• Implémentation de la partie entretien temps réel avec LiveKit: worker Python, token agent interne, connexion à la room, transcription, analyse IA des réponses et publication de payloads d'analyse.
• Développement backend Spring Boot pour les entretiens LiveKit: création de rooms, tokens recruteur/candidat/agent, invite links, webhooks signés, egress, stockage Azure Blob et synchronisation avec le core Python.
• Amélioration des modules offres/candidatures: association de profils aux offres, lien d'offre, indication d'offres associées, mapping DTO/JPA et contrôles métier.
• Participation aux sujets d'industrialisation: Dockerfiles, Docker Compose, configuration d'environnements, CI/CD GitLab, variables sensibles et sécurisation par clé interne entre services.

Cycle ingénieur in Génie Logiciel et Systèmes d'Information – Institut Supérieur d'Informatique et de Multimédia de Gabès (2022 – 2025)

Cycle préparatoire intégré – Institut Supérieur d'Informatique et de Multimédia de Gabès (2020 – 2022)

Baccalauréat in Mathématiques – Lycée Bir Ali 2 – Sfax (2020 – 2020)