À propos de Abdou-Elbadi
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- Greenshield Technology,Lead ML EngineerAGROALIMENTAIREoctobre 2020 - mai 2025 (4 ans et 7 mois)Paris, France— Conçu, entraîné et mis en production des modèles de vision pour des cas d'usage agronomiques (Python, PyTorch, Triton Inference Server, TensorRT, CUDA, C++), avec intégration CI/CD et monitoring enproduction.— Conçu une plateforme SaaS d'agrégation/annotation d'images et métadonnées (NextJS, Postgres, Terraform, CI/CD) avec annotation manuelle et assistée (pre-label via modèle préentraîné), modération intégrée ; intégréSegment Anything pour la segmentation interactive.— Déployé des modèles optimisés sur plateformes embarquées NVIDIA Jetson (AGX) : conversionONNX → TensorRT, pruning/quantization (FP16/INT8), optimisation mémoire et latence ; développé desnoeuds ROS/ROS2 pour l'intégration temps réel dans la stack robotique.— Mise en place un système de versionnement des datasets (dataset registry, validation des schémas, contrôlequalité), assurant traçabilité et reproductibilité des entraînements et des modèles déployés. — Mis en place le monitoring opérationnel des modèles en production (Prometheus, Grafana) et intégré des mécanismes d'active learning.— Pensé l'architecture et défini les conventions des bibliothèques internes, puis piloté et co-développé leur implémentation avec l'équipe (roadmap, code reviews, releases, packaging, CI, versionnement), standardisantentraînement, évaluation et déploiement et réduisant l'onboarding et le time-to-PoC.— Conçu et opéré des pipelines d'entraînement/test/déploiement (Vertex AI, Airflow, MLflow), promotion entreenvironnements et rollback sécurisé.— Piloté les discussions techniques ML, contribué à la priorisation de la roadmap et à l'alignement produit/tech ;collaboré avec les pôles agronomie, mathématiques et hardware.— Recruté, encadré et mentoré des dev/stagiaires/alternants ; conduit des entretiens techniques.
- Greenshield Technology,Machine Learning InternAGROALIMENTAIREavril 2020 - septembre 2020 (5 mois)Paris, FranceMultispectral Imaging • Time-series •Computer Vision— Prédiction de l’évolution du mildiou à partir de séries temporelles (conditions météo, historique parcellaire).— Détection du mildiou sur vigne via images multispectrales et RGB (tenseur de structure sur les images alignés).
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Formations
- Diplôme IngénieurENSEA2020Diplôme Ingénieur
- Prépa MPSI/MP, Lycée Jean-Bart2016