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Badreddine El FarkhBE

Badreddine El Farkh

Data Scientist Junior

300 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Badreddine

Data Scientist et Ingénieur en IA, j’allie expertise en Machine Learning à une expérience concrète en IA générative et Computer Vision. Diplômé de l’Université Paris Cité, je recherche un poste en CDI, CDD ou freelance où je pourrai contribuer à des projets d’IA ambitieux. Solide en Machine Learning, Deep Learning et traitement de données, j’accorde une grande importance à la rigueur expérimentale, à l’optimisation des modèles et à la qualité du code. Curieux et autonome, j’aime transformer des idées complexes en solutions déployables et utiles.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Allemand

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Konfiwear
    Ingénieur en IA
    octobre 2025 - janvier 2026 (3 mois)
    Développement d’un système complet d’extraction automatique de plans d’architecture 2D vers modèles 3D interactifs.

    — Conception et implémentation d’un pipeline de segmentation sémantique utilisant CubiCasa5k pour l’interprétation contextuelle d’éléments architecturaux (murs, portes, fenêtres)


    — Développement d’algorithmes de post-traitement pour la rectification, fusion et connexion de segments muraux


    — Intégration full-stack d’une API Python/PyTorch avec frontend React/Next.js, Redux et Three.js pour visualisation 3D temps réel


    — Déploiement d’une solution robuste gérant les défis architecturaux complexes (murs continus avec fenêtres, orientations précises des portes, système de coordonnées coherent)
    Deep Learning Computer Vision Pytorch
  • AEDISIO
    Ingénieur en Intelligence ArtificielleGénérative
    mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
    Créteil, France
    Participation au développement de solutions d’IA générative, avec un focus sur l’intégration de modèles de langage LLM dans des systèmes intelligents.


    — Conception et mise en œuvre de pipelines RAG hybrides combinant SQL et VectorDB


    — Intégration de modèles LLMs et embeddings open-source dans un environnement de production


    — Utilisation d’outils comme LangGraph, ChromaDB, Defog/sqlcoder et Ollama pour créer des agents conversationnels spécialisés dans le secteur AEC (Architecture, Engineering, Construction)


    — Collaboration avec des équipes produit et data pour construire une IA experte capable d’interpréter des fichiers IFC et interagir avec une base de données MySQL
    LLM SQL Retrieval-Augmented Generation (RAG) Vector Embeddings IA générative
  • KONFIGEAR SP
    Ingénieur en Computer Vision
    mars 2024 - septembre 2024 (6 mois)
    Gijón, Espagne
    Reconstruction 3D de monuments historiques à partir d’un Dataset d’images de drones.

    - Conception d’un pipeline de reconstruction 3D à partir d’images aériennes capturées par drone.

    - Prétraitement du dataset : tri, nettoyage, redimensionnement et correction des images.


    - Extraction et appariement de points caractéristiques entre les images (feature matching).


    - Génération d’un nuage de points 3D.


    - Densification du nuage de points et création d’un maillage 3D texturé du monument.


    - Évaluation de la qualité de la reconstruction et optimisation des paramètres du pipeline.


    - Utilisation d’outils et bibliothèques de vision par ordinateur et de photogrammétrie.
    Computer Vision

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Formations

  • Master Informatique : Machine Learning pour la Science des Données
    Université Paris Cité
    2025

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