About Me
Ingénieur IA et Data Scientist, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en IA et Big Data, je maîtrise le déploiement de pipelines Machine Learning, et la création de systèmes basés sur la veille technologique d'IA. Autonomie…
Ingénieur IA et Data Scientist, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en IA et Big Data, je maîtrise le déploiement de pipelines Machine Learning, et la création de systèmes basés sur la veille technologique d'IA. Autonomie, adaptabilité et capacité à collaborer, je souhaite exploiter mes compétences en IA pour fournir des solutions qui créent de la valeur commerciale.
Experience
Ingénieur d'agents IA Freelance
Développer un agent IA basé sur RAG en Python, exploitant les LLM pour un système de recherche de documents efficace.Mettre en œuvre un système de recherche vectoriel FAISS avec des conteneurs Docker, déployé sur AWS pour la scalabilité.Concevoir des pipelines CI/CD, automatisant les déploiements de versions.Configurer des endpoints FastAPI dédiés au monitoring et à l’analyse des performances du pipeline de données.
Ingénieur IA - Développement pipeline RAG
Développer un pipeline RAG multimodal avec le framework LangChain, permettant l'extraction des informations pertinentes.Implémenter des pipelines de données, utilisant le processus ETL pour automatiser et superviser le traitement des données.Configurer un système de base de données Milvus, améliorant la précision et la scalabilité des recherches sur de larges ensembles de documents.
Ingénieur IA - Détection de fuite de données
Fine-tuner GPT-2 avec PyTorch et TensorFlow pour créer un système de protection intelligente des données., Concevoir une base MySQL pour structurer des datasets de cybersécurité., Réaliser des benchmarks avec d'autres LLM sur Hugging Face pour améliorer la performance du pipeline., Coordonner avec les équipes Data et R&D en faisant des réunions hebdomadaires pour des remarques et optimisations.
Ingénieur IA - Développement pipeline RAG
Développer un pipeline RAG multimodal avec le framework LangChain, permettant l'extraction des informations pertinentes.
Implémenter des pipelines de données, utilisant le processus ETL pour automatiser et superviser le traitement des données.
Configurer un système de base de données Milvus, améliorant la précision et la scalabilité des recherches sur de larges ensembles de documents.