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Ahmed SILINI
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Ouvert aux Opportunités Internationales

Ahmed SILINI

/ Intelligence Artificielle et Apprentissage AutomatiqueIngénieur Logiciel

Ingénieur logiciel de l'INSAT. Je prends en charge des suites de tests de bout en bout : Playwright et Robot Framework, des portes qualité qui bloquent une build cassée, et l'outillage qui les garde fiables.

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Run en cours, LittleBig Connection

2 minpour voir un bug critique, au lieu des 8 h de régression complète
0,77 %d'instabilité de suite, avec des tests totalement indépendants
2,9xplus rapide que la base Selenium, de 14 min à 5 min puis 2 min
100 %des parcours prioritaires automatisés, 20 flux
01

Profil

Je teste des logiciels dont d'autres dépendent. L'essentiel de mon travail est de l'automatisation : écrire des suites assez rapides pour bloquer une fusion, et assez stables pour qu'un run rouge veuille dire quelque chose.

Aujourd'hui chez LittleBig Connection, où une porte de 18 tests de fumée rend les bugs critiques visibles en 2 minutes, sans attendre les 8 heures de la régression complète. Avant cela, validation qualité de pipelines RAG et de modèles affinés chez Yonnov'IA.

En parallèle, du test assisté par IA. Un agent LLM auto-hébergé exécute des tests navigateur écrits en langage courant, sans code de test par scénario et sans qu'aucune donnée ne quitte la machine.

02

Expérience

janvier 2026 – aujourd'huiParis, France

Ingénieur QA & Automatisation des tests

LittleBig Connection (LBC), groupe Mantu

  • 01Rendu les bugs critiques visibles en 2 minutes, sans attendre les 8 heures de la régression complète, grâce à une porte de 18 tests de fumée dans GitLab CI/CD qui bloque le pipeline dès le premier échec
  • 02Automatisé 100 % des parcours utilisateurs prioritaires, soit 20 flux sur Auth, Admin, Client et Fournisseur, via une suite Robot Framework et Playwright en couches, bâtie sur les patrons Page Object Model et Facade
  • 03Conçu une stratégie de test par les risques autour des parcours critiques, réduisant d'environ 40 % la surface testée en porte tout en gardant la couverture complète du chemin critique
  • 04Exécuté les suites à périmètre égal 2,9 fois plus vite que la base Selenium, de 14 min à 5 min en séquentiel et 2 min en parallèle, en passant à Browser Library et en parallélisant des runs dockerisés avec pabot
  • 05Maintenu l'instabilité de la suite à 0,77 % avec des tests totalement indépendants : données propres à chaque test, fixtures à portée de run, captures HAR, vidéo et trace remontées dans Microsoft Teams
décembre 2025 – aujourd'huiÀ distance

Ingénieur QA automatisation, indépendant

Consulting indépendant

  • 01Développé l'agent local d'automatisation QA par IA, un système en quatre couches qui transforme des scénarios en langage courant en actions Playwright exécutées, sans code de test par scénario, sur Qwen3 8B via Ollama, Playwright MCP, LibreChat et Docker
  • 02Gardé toutes les données de test et les identifiants sur la machine, à coût d'API nul, en auto-hébergeant la stack hors ligne, sans aucun fournisseur de modèle tiers
  • 03Éliminé les sélecteurs hallucinés et rendu les runs reproductibles grâce à une politique d'un seul appel d'outil par étape, des localisateurs sémantiques plutôt que XPath ou CSS, et une vérification de l'élément avant chaque interaction
juin 2025 – décembre 2025Marseille, France

Ingénieur QA & IA

Yonnov'IA, société d'innovation en IA

  • 01Pris en charge la validation qualité de bout en bout d'un pipeline RAG et d'un modèle Qwen 2.5 7B affiné, en vérifiant 94,2 % de similarité de récupération et 1,5 s de latence, soit 40 % de mieux que la référence, face à des critères d'acceptation définis et à un jeu de test de référence
  • 02Construit les suites de tests d'intégration et de performance d'une application Flutter et FastAPI, couvrant le chemin de livraison du contrat d'API jusqu'au terminal
  • 03Pilotage du moteur d'évaluation adaptatif sur quatre mois et douze sprints : 288 points d'effort répartis sur 6 epics, et un budget de réponse de 500 ms tenu sur les endpoints FastAPI
  • 0412 objectifs de sprint livrés sur 14, avec suivi des défauts et couverture de régression tenus à jour à chaque cycle Agile
juillet 2024 – août 2024Tunis, Tunisie

Stagiaire Automatisation qualité & Data

Capgemini, conseil en technologies

  • 01Atteint 85 % de précision de classification des défauts sur des crashs Android, ANR, tombstones et exceptions Java, via un système de triage ML combinant NLP, clustering et algorithmes de similarité
  • 02Réduit de 60 % le temps de suivi et de triage manuel des bugs en automatisant le cycle de vie des défauts par l'API Jira
  • 03Construction du pipeline de prétraitement et d'extraction de caractéristiques alimentant le classifieur, puis documentation de l'architecture et des résultats de test pour la reprise par l'équipe QA
juin 2023 – août 2023La Haye, Pays-Bas

Stagiaire Business Analyst

Be-Next Gen, conseil et services durables

  • 01Défini les exigences système, les critères d'acceptation et les cas de test UAT d'une plateforme destinée aux clients, en animant des ateliers transverses qui ont aligné le périmètre QA et le développement sur 2 sprints
  • 02Produit une matrice de traçabilité exigences-tests couvrant chaque parcours critique avant la recette
juillet 2022 – septembre 2022Zaghouan, Tunisie

Formateur STEM

Smart Kids Educational Center

  • 01Conçu et animé un programme de robotique pratique pour plus de 20 élèves, en pilotant le cycle complet du cadrage jusqu'à la démonstration finale
  • 02Adaptation du programme au rythme de chaque élève, du premier montage de LED jusqu'aux projets pilotés par capteurs
03

Projets

n°statutprojetstackpériodedémo
  • Conception et développement / indépendant

    Un agent local en quatre couches qui transforme des scénarios en langage courant en actions Playwright exécutées, sans code de test par scénario. Auto-hébergé de bout en bout : aucun coût d’API et des données qui ne quittent pas la machine. Les localisateurs sémantiques et les vérifications avant action évitent les sélecteurs hallucinés.

  • Le pipeline de fumée : build, exécution parallèle ou séquentielle, publication, notification, puis déclenchement du run de bout en bout ou échec du pipeline
    Ingénieur QA et automatisation des tests / client

    Une porte de 18 tests de fumée en Robot Framework et Playwright dans GitLab CI/CD, qui bloque le pipeline dès le premier échec et rend les bugs critiques visibles en 2 minutes, sans attendre les 8 heures de la régression complète. Architecture en couches sur les patrons Page Object Model et Facade, runs parallèles dockerisés avec pabot.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Le tableau de bord des métriques en web et mobile : temps d’exécution, instabilité, couverture du chemin critique et indépendance des tests, face à leurs limites
    Conception et développement, outillage QA / client

    Un tableau de bord qui note la suite de fumée face à ses propres seuils d’acceptation plutôt que de la décrire : temps d’exécution sous la limite, instabilité sous 2 %, couverture du chemin critique sur chaque domaine prioritaire, et un ratio d’indépendance montrant que l’ordre ne change pas le résultat. Chaque panneau se lit seul, en web comme en mobile.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Ingénieur QA et IA / client

    Validation qualité de bout en bout d’un pipeline RAG et d’un modèle Qwen 2.5 7B affiné. Vérification de 94,2 % de similarité de récupération et de 1,5 s de latence, soit 40 % de mieux que la référence, face à des critères d’acceptation définis et à un jeu de test de référence.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Validation qualité et suites de tests / client

    Un assistant à base de LLM affiné pour la gestion des connaissances en entreprise, combinant génération augmentée par récupération, recherche vectorielle et un client mobile multiplateforme.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Backend et apprentissage automatique, équipe de quatre / personnel

    Un jumeau numérique du bien-être qui prédit énergie, récupération et disponibilité à partir de données biométriques, puis conseille et met en relation des partenaires d’entraînement compatibles à proximité. Trois microservices FastAPI derrière un front Next.js, XGBoost pour les prédictions et un LLM pour le coaching. Projet gagnant du hackathon SENECA, à quatre.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Architecture et pilotage technique, 12 sprints / client

    Une plateforme de génération de questions et d’évaluation qui ingère des sources JSON, CSV et PDF, les indexe sémantiquement, et ajuste la difficulté au fil de la progression de l’apprenant. Backend FastAPI sur PostgreSQL et Redis avec un index vectoriel FAISS, et une couche analytique qui suit les utilisateurs simultanés en temps réel.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Développement et suite de tests, R&D académique / académique

    Projet R&D avec l’University of Southern Denmark. Un assistant multimodal de dépistage respiratoire bâti sur des embeddings CLAP mêlant audio et métadonnées patient, avec un assistant RAG sur Llama 3.2 ancré sur les recommandations de l’OMS et validé face à des références cliniques.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Stagiaire automatisation qualité et data / client

    Un système de triage qui classe crashs Android, ANR, tombstones et exceptions Java avec 85 % de précision, via TAL, clustering et mesures de similarité, et pilote le cycle de vie des défauts par l’API Jira. Temps de suivi et de triage manuel réduit de 60 %.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Développement mobile et backend / client

    Une application RH interne avec fiches employés, suivi des présences et demandes de congés, accompagnée d’un tableau de bord administrateur sur l’effectif et l’activité en direct.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Architecture et développement backend / académique

    Un backend e-commerce scalable avec moteur de recommandation, API REST, intégration de paiement et vision par ordinateur pour catégoriser les produits, déployé avec CI/CD et Docker.

    Voir le dépôt
  • Développement full stack / académique

    Une plateforme de covoiturage avec mise en relation des trajets, messagerie en temps réel et notifications, bâtie sur la géolocalisation et l’optimisation d’itinéraire, avec une interface responsive.

    Voir le dépôt
  • Développement full stack / académique

    Une plateforme de recrutement avec filtrage avancé, interfaces séparées candidat et recruteur, analyse de CV et correspondance de compétences sur un schéma MySQL optimisé.

    Voir le dépôt
  • Développement full stack / personnel

    Une plateforme de blog et portfolio avec gestion de contenu, authentification, commentaires et rendu serveur pour la visibilité dans les moteurs de recherche.

    Voir le dépôt
  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Développement mobile / client

    Une application de vidéos courtes avec fil défilant, profils, likes, commentaires et publication, adossée à une base temps réel et à un stockage d’objets.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Figure générée. Aucune interface client n'y apparaît.
    Développement mobile / client

    Une application de menu numérique permettant de parcourir les plats et de commander, avec une partie administrateur pour la mise à jour du menu et le suivi des commandes.

    Pas de démo publique. Projet client sous accord de confidentialité.

  • Réalisation et montage / personnel

    Court métrage sur le capitalisme et l’économie, en Tunisie et ailleurs, réalisé et monté avec la FTCA Zaghouan. Ce qui est diffusé ici, c’est la bande-annonce.

04

Compétences

Test23
PlaywrightRobot FrameworkBrowser LibrarySeleniumPytestPostmanXrayJiraPage Object ModelTests E2ETests d'intégrationTests de régressionTests de fuméeTests de performanceTests d'APIRecette (UAT)Test par les risquesBDD/GherkinCycle de vie du testTests exploratoiresGestion du cycle de vie des défautsMatrice de traçabilitéArchitecture de test
IA9
RAGAffinage de LLMLLM locaux (Ollama)Model Context Protocol (MCP)IA agentiqueLlama 3.2Qwen 2.5/3IA multimodaleCLAP
Langages de programmation12
PythonTypeScriptJavaScriptJavaC/C++C#PHPDartSQLHTML5/CSS3Bash/ShellVHDL
Frameworks10
FastAPIFlaskNestJSNext.jsReactNode.jsExpress.jsFlutterASP.NET CoreSpring Boot
IA/ML et données13
TensorFlowKerasPyTorchScikit-learnPandasNumPyOpenCVNLTKspaCyMatplotlibTALPréparation des donnéesClassification ML
Bases de données9
PostgreSQLMySQLMongoDBSQLiteFirebaseFirestoreRedisChromaDBElasticsearch
Livraison9
DockerKubernetesGitGitLab CI/CDJenkinsAgileScrumKanbanDéveloppement piloté par les tests (TDD)
Outils7
VS CodePyCharmIntelliJ IDEAJupyterAndroid StudioAdobe PremiereAfter Effects
Savoir-être7
Travail en équipeCommunicationRésolution de problèmesAdaptabilitéLeadershipCréativitéGestion du temps
05

Formation

septembre 2021 – juin 2026Tunis, Tunisie

Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie (INSAT)

Diplôme d'Ingénieur en Génie Logiciel

  • 01Cycle préparatoire validé avec mention Très Bien, dans les 5 % de tête d'une promotion de plus de 500 étudiants
  • 02Cours suivis : assurance qualité et test, architectures logicielles, patrons de conception, algorithmique et structures de données, DevOps
avril 2025 – juin 2025À distance

University of Southern Denmark (SDU)

Projet R&D, application mobile d'analyse des sons respiratoires par IA

  • 01Développé un assistant RAG sur Llama 3.2 avec des embeddings multimodaux CLAP, audio et métadonnées patient, ancré sur les recommandations de l'OMS et validé face à des références cliniques
  • 02Livré une stack Flutter et FastAPI avec une suite d'intégration Pytest, sur tout le cycle Agile
septembre 2020 – juin 2021Zaghouan, Tunisie

Lycée Pilote de Zaghouan (LPZ)

Baccalauréat Mathématiques, option allemand

  • 01Mention Très Bien, major de promotion
06

Certifications

  • 01ISTQB Foundation Level (2026)
  • 02Playwright : Web Automation Testing From Zero to Hero (Udemy, 2026)
  • 03Selenium with Python Using Robot Framework (Udemy, 2025)
  • 04Machine Learning Specialization (Stanford / Coursera, 2024)
  • 05Flutter & Dart, The Complete Guide (Udemy, 2023)
  • 06Production vidéo et montage avancé (FTCA, 2019)
Distinctions
  • 01Finaliste, Seneca Hacks (2025)
  • 02Mention honorable, IHEC HackLab (2024)
  • 03Vainqueur, concours national de la chanson originale Tunisia88 (2018)
Engagements
  • 01Croissant-Rouge tunisien, bénévole humanitaire et coordinateur de projet sur des collectes au profit de familles de la région de Zaghouan (depuis 2022)
  • 02Junior Entreprise INSAT, développeur mobile sur des projets clients en Flutter (2022 à 2024)
  • 03AIESEC Carthage, membre de l'équipe relations internationales, en charge de l'accueil des volontaires en échange entrant (2023 à 2024)
  • 04Ciné-Radio INSAT, chef de projet sur un événement de cohésion d'équipe (2022)
  • 05IEEE Student Chapter INSAT, organisateur du programme d'IEEEXtreme, le concours mondial de programmation de 24 heures (2022)
  • 06FTCA Zaghouan, membre et monteur vidéo (2019)
  • 07Tunisia88, fondateur et chef d'équipe, dans le cadre du projet international 88 (2018)
Langues
Arabe langue maternelleAnglais courantFrançais courantAllemand A2
MusiqueDanseCinémaCampingPhotographieOpen sourceApprentissage des languesThéâtreCourse à pied
07

Contact

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E-mailahmed.silini@insat.ucar.tnTélécharger le CVWhatsAppLinkedInGitHub

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