Peter Hadad
Prompt Engineer and Generative Ia @Loriginal
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WORK HISTORY
Prompt Engineer and Generative Ia @Loriginal
Montreal, QC, CA
Conception d’un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour générer automatiquement des emails de prospection personnalisés à partir de bases de données de leads et de templates contextuels.Développement d’un pipeline backend Python combinant ingestion de leads, prétraitement des données et enrichissement contextuel afin d’améliorer la personnalisation des messages générés.Implémentation de génération d’embeddings et de recherche sémantique afin de récupérer les templates et les informations les plus pertinents pour chaque prospect.Structuration et orchestration de prompts avancés pour contrôler les sorties des modèles LLM et générer des séquences d’emails cohérentes et contextualisées.Mise en place de validation structurée des sorties (JSON schema) et de mécanismes de contrôle qualité pour réduire les incohérences et garantir la fiabilité des données générées.Intégration avec des plateformes d’automatisation de prospection (Smartlead / Instantly) via APIs et webhooks afin d’orchestrer l’envoi de séquences d’emails multi-étapes.Analyse et suivi des performances via métriques personnalisées (Pandas) afin d’optimiser la pertinence des messages générés et d’améliorer les taux d’engagement des leads.
EDUCATION
Collège de Bois-de-Boulogne
AEC, Spécialiste en solutions d’intelligence artificielle
Université de Montréal
Bachelor's degree, Computer Science
ABOUT PETER HADAD
Ingénieur IA et Data junior passionné par la conception de systèmes intelligents et de pipelines de données capables de transformer des données en actions concrètes. Je travaille actuellement sur le développement de solutions basées sur l’IA générative, notamment des architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG), des pipelines backend en Python, et l’intégration de modèles de langage (LLM) dans des applications réelles.Mon travail consiste à concevoir des systèmes qui combinent ingestion de données, recherche sémantique et génération de contenu afin d’automatiser des processus décisionnels. Récemment, j’ai développé un système combinant RAG et pipelines de leads permettant de générer automatiquement des emails de prospection personnalisés à partir de bases de données de prospects, avec une intégration dans des plateformes d’automatisation d’outreach.Je m’intéresse particulièrement à la construction d’architectures IA robustes, incluant les pipelines de données, l’automatisation de workflows, et les systèmes basés sur des LLM capables d’apporter de la valeur dans des contextes réels. Toujours motivé par l’apprentissage et l’expérimentation, je cherche à développer des solutions IA efficaces qui relient données, intelligence artificielle et applications concrètes.
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