À propos de Adem
Freelance en Data Science, Data Engineering et AI Engineering, passionné par l'innovation, l'IA générative et les données.
Je vous accompagne pour transformer vos projets data et IA en succès :
- Conseil en stratégie Data & IA
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◼️Data Science & Machine Learning
- Analyse statistique et exploration de données (EDA)
- Feature engineering et préparation de datasets
- Développement de modèles prédictifs (régression, classification, clustering)
- Modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning
- déploiement via API
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◼️AI Engineering, AI Agents
- Développement d’Agents IA autonomes (LangChain, LangGraph)
- Conception de pipelines RAG(Retrieval-Augmented Generation)
- Mise en place de systèmes Agentic RAG(multi-agents collaboratifs)
- Optimisation et fine-tuning de modèles LLM.
- Intégration avec des outils métiers : API tierces
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◼️Visualisation et Valorisation des Données
- Création de dashboards interactifs (Tableau, PowerBI)
- Reporting automatisé et Data Storytelling
- Visualisation des flux de données et de la performance IA
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◼️ Data Engineering
- Collecte de données multi-sources (APIs, bases de données, web scraping)
- Ingestion et transformation des données – [Airflow, Spark, dbt]
- Stockage et gestion de bases de données relationnelles et noSQL (PostgreSQL...etc)
- Modélisation de schémas de données optimisés
- Construction de pipelines de données performants et résilients
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◼️Outils & Technologies
-Langages: Python, SQL, Bash
-Big Data: Spark, Airflow
-ML/AI: Scikit-learn, PyTorch
-Agents IA: LangChain, OpenAI API
-Cloud: AWS
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🔥 Prêts à activer tout le potentiel de vos données et de l'IA générative ?
Discutons ensemble de vos défis Data, ML et IA.
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Français
Bilingue ou natif
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Accepte de travailler sur site
Strasbourg (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 20 km), Lyon (jusqu’à 20 km), Toulouse (jusqu’à 20 km)
Expériences
- Data For Gooddata scientistfévrier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)
- Développement de modèles ML et de solutions basées sur les données pour les ONG afin de relever des défis sociaux.
- Collaboration avec les équipes pour comprendre les attentes et garantir une exécution technique efficace.
- Icubedata scientistSECTEUR MÉDICALfévrier 2024 - août 2024 (6 mois)
- Développement d’un modèle d’apprentissage profond (réseau de neurones convolutifs CNN) avec PyTorch
- pour la classification d’images sur un ensemble de données lié à des maladies rares, atteignant un score F1 de 96%.
- Conception et exécution de pipelines ETL intégrant des données issues de diverses bases publiques.
- Création d’une application web avec Dash pour interroger une base de données, optimisant l’accès aux données et réduisant le temps de recherche
Avis
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- Master 2: Intelligence artificelle et données de santéUniversité de Strasbourg2024Apprentissage automatique (ML), Apprentissage profond (DL), Vision par ordinateur (CV), Traitement du langage naturel (NLP), Biostatistiques, Prédiction, Classification, Clustering, Législation et éthique des données de santé
Certifications
- Google data analytics professional certificateGoogle2022