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Notions

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

SEW USOCOME
Stage Ingénieur Data & IA
janvier 2024 - juin 2024 (5 mois)
Strasbourg, France
Conception d'un pipeline complet de traitement d'image et d'OCR pour l'extraction d'informations industrielles à partir d'images haute résolution.
Entraînement de modèles CNN (TensorFlow / Keras) pour la détection de zones textuelles et utilisation d'EasyOCR pour la reconnaissance de caractères.
Fine-tuning de LLMs (GPT, Mistral,Llama) sur le texte extrait afin d'améliorer la compréhension et la structuration sémantique des données.
Génération automatique de sorties structurées (JSON) et intégration dans une base MongoDB pour l'analyse et la visualisation.
SEW USOCOME
Ingénieur IA
juin 2025 - septembre 2025 (3 mois)
Développement d’un assistant intelligent basé sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour automatiser l’accès à la documentation technique. Mise en place d’un pipeline complet de traitement de données (ingestion, parsing, segmentation de PDF) via LangChain et PyPDF2, avec génération d’embeddings et indexation dans Milvus pour une recherche sémantique performante.

Orchestration de plusieurs LLMs (GPT-4, Claude 3, LLaMA 3) avec optimisation des stratégies de prompting pour améliorer la pertinence et la contextualisation des réponses. Conception d’une interface utilisateur intuitive sous Streamlit.
Déploiement de la solution avec conteneurisation (Docker) et mise en place d’une évaluation des performances via RAGAS (pertinence, fidélité, cohérence des réponses).

Résultats : réduction de 50 % du temps de recherche documentaire et amélioration significative de la qualité des réponses.
SEW EURODRIVE
Stage Ingénieur Data & IA
juin 2025 - août 2025 (2 mois)
Conception d’une solution de maintenance prédictive pour les machines industrielles dans un contexte Industrie 4.0.
Prétraitement et analyse de séries temporelles avec InfluxDB et Python (nettoyage, imputation,segmentation).
Développement et évaluation de modèles d’anomalies non supervisés : ConvLSTM-VAE, Isolation Forest, Transformer Informer.
Déploiement d’une application complète intégrant un backend FastAPI et un tableau de bord Streamlit pour la visualisation et l’export.
Résultats : détection anticipée de 70 % des pannes et réduction de 20 % des arrêts non planifiés.

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Diplôme d'ingénieur en Sciences des Données & IA (SDIA)
Télécom Physique Strasbourg
2026
Diplôme d'ingénieur en Informatique et Réseaux
Master en Sciences des Données et Systèmes Complexes
Université de Strasbourg
2026
Master en Sciences des Données et Systèmes Complexes