Des agents IA et systèmes RAG à l'intégration en santé et l'automatisation des flux — conçus pour être robustes, sécurisés et maintenables.
Mohamed Amine Charif
IA · Automatisation · Logiciel
Outils et plateformes que j’utilise
Je suis passionné par l'innovation technologique et je me consacre à transformer les idées en solutions sur mesure qui répondent réellement à vos besoins. Fort de plusieurs années d'expérience en développement logiciel et en intelligence artificielle, je me spécialise dans la conception de systèmes innovants qui simplifient et transforment les processus d'affaires.
Au-delà du développement, j'ai enseigné au niveau universitaire et formé des professionnels de l'industrie, en les aidant à acquérir des compétences pratiques en programmation, en intelligence artificielle et en automatisation.
Mon approche allie une solide expertise technique à une compréhension claire des enjeux d'affaires, pour que chaque solution apporte une valeur mesurable. Je privilégie les technologies modernes et les bonnes pratiques éprouvées afin de créer des solutions robustes, sécurisées, évolutives et maintenables sur le long terme.
Télécharger le CVLes outils et domaines que j'utilise au quotidien pour livrer des systèmes fiables.
Java, Python, JavaScript
LangChain, Ollama, API OpenAI, agents IA, LLM
PostgreSQL, MySQL, FileMaker, ChromaDB
n8n, flux de travail, API REST, intégrations
HL7, FHIR, migration de données, interopérabilité
Cloud (AWS, Azure), Docker, CI/CD, API
On cartographie le flux, les contraintes et les données. Je clarifie ce à quoi ressemble le succès avant d'écrire une ligne de code.
Architecture, intégrations et plan clair — choisis pour la fiabilité, la sécurité et la maintenabilité à long terme.
Livraison itérative avec des composants testés et documentés. Vous voyez un logiciel fonctionnel tôt et souvent.
Déploiement conteneurisé, CI/CD et supervision — plus une formation pour que votre équipe s'approprie la solution.
A conversational agent that answers from a company's own documents and acts on its internal APIs — running entirely on-premise so no data leaves the building.
→Instant answers for staff and customers, no per-token cloud bill, and full data privacy from local model hosting.
An integration engine that receives medical-availability slots from clinics in three different formats — native JSON, FHIR R4 bundles and HL7 SIU — normalises them, resolves the identifiers, and lands them in the booking system for the CRDS.
→One endpoint that any provider can send to, whatever their format, with identifier resolution, de-duplication and per-slot error reporting.
A Java service that turns hospital data — HL7 v2, CSV, JSON — into validated FHIR R4 bundles (Patient, Encounter, Observation, Practitioner), later repackaged as a Spring Boot microservice.
→99% conformance to FHIR profiles and a clean, independently deployable service that analytics and partner platforms can consume.
A rebuild of an n8n email-triage flow that hallucinated. Deterministic code now handles the rules; the LLM only makes the fuzzy judgement call, with a strict schema and a human review queue behind it.
→No more malformed output or invented values: the model can't choose a priority, a CC address or an SMS on its own — code derives all of that from a validated decision.
A self-hosted Node.js / TypeScript backend that replaces Supabase for React apps generated with Base44 — JWT auth, a dynamic REST API, sandboxed Deno functions and an automated deploy CLI.
→In production for multiple clients on both Windows Server and Linux, with FileMaker, SMTP and LLM (Anthropic / OpenAI / Ollama) integration built in.
A web portal for a university's PhD administration — profiles, supervisors, milestones, defenses and documents — with automated annual re-registration and report generation.
→One system of record replacing scattered spreadsheets and email, with re-registration and reporting that used to be manual now automated.
Anthropic · 2025
HL7 International · 2025
Udemy · 2023
Udemy · 2023
Udemy · 2023
Hugging Face hosts over 1 million models, datasets, and applications in 2024, with a valuation of $4.5 billion. Yet when I started in ML a few years ago, I could have easily missed this gem.
AI applications are transforming our industries, but their reliability remains a major challenge.
Did you know that 95% of enterprise audio content remains unexploited due to lack of efficient transcription?
Parlez-moi du flux que vous voulez automatiser ou du système que vous voulez bâtir. Vous recevrez une évaluation claire et honnête.
