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Bonjour — je suis Abdessalam Bahafid.

Lead Full Stack Data Engineer & AI Architect

Je construis des plateformes d'IA vocale et de données qui tiennent à l'échelle nationale.

Je conçois des plateformes d'IA cloud-native, des pipelines de données temps réel distribués et des systèmes LLM et voix en production sur AWS et Azure — de l'architecture au déploiement à l'échelle nationale.

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Bac à sable du pipeline vocal

Lancez un appel, puis activez l'optimisation et rappelez.

  1. Écoute
    détection VAD
    1.9s
  2. STT
    streaming
    1.3s
  3. LLM + RAG
    orchestration
    2.6s
  4. TTS
    voix neuronale
    1.6s

Appelant…

Agent

0.0s / 7.4s de bout en bout

Totaux mesurés sur un SVI en production · Genesys CRM (7.4 s → 6.1 s). Répartition par étape et dialogue illustratifs.

À propos

Data & IA, pensées pour la production.

Depuis plus de 4 ans, je mène des plateformes du premier croquis d'architecture jusqu'à la production : un SaaS d'IA conversationnelle multi-tenant pour entreprises (HolysticX) et l'assistant vocal IA officiel de la Coupe d'Afrique des Nations, CAN Maroc 2025.

En parallèle, je prépare un doctorat sur les grands modèles de langage pour la darija marocaine, et j'enseigne le Big Data et le data warehousing à l'INSEA en tant qu'enseignant vacataire.

Abdessalam Bahafid — illustrated portrait
Actuellement
Lead Full Stack Data & AI Engineer chez ToumAI
Basé à Rabat, Maroc
--:--:--
abdessalam@pf:~

❯ whoami

Abdessalam Bahafid

Lead Full Stack Data Engineer & AI Architect

❯ cat focus.txt

IA vocale

Pipelines temps réel STT → LLM → TTS en darija, français, anglais et swahili.

Pipelines de données

ETL/ELT événementiels et planifiés — des étapes PII on-premise jusqu'aux entrepôts cloud.

Cloud & sécurité

AWS et Azure gérés avec Terraform, IAM au moindre privilège et réseau zero-trust.

Recherche & enseignement

Doctorat sur les LLM pour la darija marocaine ; enseignant vacataire en Big Data à l'INSEA.

❯ uptime

4+ ans à livrer des plateformes d'IA et de données en production

ans à livrer des plateformes d'IA et de données en production
4+
langues en IA vocale temps réel — darija, français, anglais, swahili
4
score F1 sur la prédiction de churn en production
95%
étudiants ingénieurs accompagnés à l'INSEA
100+

Projets choisis

Du croquis d'architecture à la production.

Sept systèmes, une ligne chacun. Ouvrez une carte pour l'étude de cas complète.

  • IA vocale

    HolysticX

    SaaS multi-tenant pour créer, déployer et superviser des agents vocaux et conversationnels multilingues.

    AWS EKSECSLambdaRDS

  • IA vocale

    CAN Voice

    L'assistant vocal multilingue officiel de la Coupe d'Afrique des Nations 2025.

    FastAPILangChainPostgreSQLRedis

  • IA vocale

    IVR Churn Platform

    SVI en production sur Genesys CRM : prédiction du churn et réponses vocales plus rapides.

    Azure FunctionsAzure OpenAIFastAPILangChain

  • Data engineering

    Hybrid Banking PII Pipeline

    Désidentification des données personnelles on-premise, alimentant un moteur ETL cloud pour des KPI bancaires.

    On-Prem / Cloud Hybrid ETLPostgreSQLData Warehousing

  • TAL / NLP

    ESG Sentiment Engine

    Fine-tuning de Transformers pour l'analyse de sentiment ESG en français et en wolof, planifié sur Airflow.

    PyTorchHugging Face TransformersApache Airflow

  • Cloud & sécurité

    Multi-Cloud Platform & Zero-Trust

    Environnements AWS et Azure automatisés avec Terraform, sous une IAM zero-trust au moindre privilège.

    TerraformGitLab CI/CDAWS IAMCognito

  • Data engineering

    Parliamentary Data Warehouse

    ETL et schémas PostgreSQL optimisés pour les données d'activité parlementaire nationale.

    PostgreSQLETLData Warehousing

  • Le tableau complet

    Dates, périmètre et tous les systèmes, au même endroit.

Parcours

Construire dans l'industrie, enseigner à l'université.

  1. Janv. 2023 — Aujourd'hui

    ToumAI · Rabat · Hybride

    Lead Full Stack Data & AI Engineer

    • Architecte et responsable de HolysticX, le SaaS d'IA conversationnelle et d'analytics vocal pour entreprises de ToumAI.
    • Architecture et déploiement de CAN Voice, l'assistant vocal IA officiel de la CAN Maroc 2025.
    • Responsable de l'infrastructure multi-cloud, du CI/CD et de la sécurité zero-trust de la plateforme sur AWS et Azure.
    • Livraison de systèmes TAL et data engineering pour des clients des télécoms, de la banque, de l'ESG et du secteur public.

  2. Févr. 2024 — Aujourd'hui

    INSEA · Rabat

    Enseignant vacataire · Data engineering

    • J'enseigne aux élèves ingénieurs la stack Big Data et data warehousing que j'utilise en production — voir Enseignement.

Recherche

Apprendre aux machines à parler la darija.

Doctorat · INSEA · 2023 —

Développement et optimisation de grands modèles de langage généralistes pour la darija marocaine.

Pré-entraînement de LLMFine-tuningTAL pour langues peu dotéesTokenisation
Publication · Springer2025

Machine Learning and NLP-Based Approach for Constraint Acquisition Problems

A. Bahafid, Z. Erraji, N. Abdou Mohamed, A. Allak, K. Gaanoun, I. Benelallam

Systems Modelling and Simulation · Springer Nature Singapore · pp. 146–158

Résumé (en anglais)

Integrates Natural Language Processing with constraint acquisition through a conversational agent, so novice users can describe NP-complete problems — planning, scheduling, resource optimization — in natural language. The system interprets the description, formulates it as a constraint network, solves it, and presents alternate solutions when available.

doi:10.1007/978-981-96-4613-5_11

Enseignement

J'enseigne la stack que je livre.

Enseignant vacataire en data engineering à l'INSEA, depuis février 2024.

INSEA — Institut National de Statistique et d'Économie Appliquée

100+

élèves ingénieurs accompagnés

  • Écosystème Big Data

    Hadoop / Cloudera — HDFS, MapReduce, Hive, Pig

  • Data warehousing

    ETL/ELT automatisés en production avec Airflow, dbt et PostgreSQL

  • Business analytics

    Tableaux de bord et exploration avec Apache Superset

  • Extraction de connaissances

    Travaux pratiques avancés et ateliers

Le pipeline que les étudiants construisent en TP

  1. HDFS
  2. Hive
  3. Airflow
  4. dbt
  5. PostgreSQL
  6. Superset

Boîte à outils

La stack derrière les systèmes.

Filtrez la stack par domaine.

55 compétences affichées

  • PyTorch
  • Hugging Face
  • LangChain
  • LangGraph
  • LlamaIndex
  • vLLM
  • Unsloth
  • Ollama
  • Apache Spark
  • Apache Airflow
  • Kafka
  • dbt
  • Databricks
  • Hadoop
  • Hive
  • AWS
  • Azure
  • GCP
  • Docker
  • Kubernetes
  • Terraform
  • GitLab CI/CD
  • GitHub Actions
  • NetBird
  • FastAPI
  • Celery
  • PostgreSQL
  • Redis
  • MongoDB
  • Qdrant
  • ChromaDB
  • Weaviate
  • PL/SQL
  • Python
  • Scala
  • SQL
  • TypeScript
  • Bash
  • Java
  • C/C++
  • R
  • PHP
  • Rust
PratiquesRAG / RAGASPrompt engineeringÉvaluation de modèlesFine-tuningETL / ELTData warehousingAPI RESTMicroservicesÉvénementielSystèmes distribuésHaute disponibilitéSaaS multi-tenant

Formation & langues

Fondations.

  1. 2023 — Aujourd'hui

    Doctorant · Informatique / IA

    INSEA — Institut National de Statistique et d'Économie Appliquée

    LLM pour la darija marocaine : pré-entraînement, fine-tuning, TAL pour langues peu dotées, tokenisation.

  2. 2020 — 2022

    Master · Systèmes d'information & systèmes intelligents

    INSEA — Institut National de Statistique et d'Économie Appliquée

    Machine learning, TAL, Big Data. Mémoire sur des approches conversationnelles ML/TAL pour l'acquisition automatique de contraintes.

  3. 2017 — 2020

    Licence · Génie logiciel

    Université Ibn Zohr, Faculté des sciences — Agadir

    Algorithmique et structures de données, conception orientée objet, bases de données relationnelles, applications distribuées.

Langues parlées

  • AmazighLangue maternelle
  • ArabeLangue maternelle / bilingue
  • AnglaisCourant (professionnel)
  • FrançaisCourant (professionnel)

Contact

Construisons quelque chose qui part en production.

Ouvert aux collaborations en data engineering, IA vocale et systèmes LLM.

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