Description

👋 Bonjour ! Ingénieur spécialisé en traitement automatique du langage naturel (NLP), je suis passionné par l'intelligence artificielle et toujours prêt à mettre mes compétences techniques au service de projets stimulants et variés. Mon expertise en NLP s'est développée à travers diverses réalisations concrètes, et je suis disponible pour toute mission nécessitant une expertise dans ce domaine.

🌟 Compétences principales :

NLP 📝 :

- Développement d'outils de traduction automatique

- Analyse de sentiments

- Extraction de données et mise en place de systèmes de questions/réponses sur des documents textuels

- Conception et développement de chatbots

- Automatisation via des modèles de langage de grande taille (LLM)

- Fine-tuning de LLM

- Techniques avancées de vectorisation de texte

- Génération automatique de contenu

- Classification et catégorisation de texte

Développement Web 🌐 :

- 🔧Back-end & API: Conception et mise en place de back-end et d'API pour vos applications

- 🎨UI/UX: Développement d'interfaces utilisateur pour une interaction optimisée avec les modèles d'IA

🚀 Réalisations récentes :

- 🤖 Conception/Développement d'un chatbot spécialisé dans le domaine juridique

- 🎯 Fine-tuning de modèles de langage pour des tâches spécifiques

- 📄 Développement d'un outil d'extraction automatique d'informations à partir de documents PDF

Si mon profil correspond à vos besoins ou si vous souhaitez en savoir plus sur mes compétences et mon expérience, n'hésitez pas à me contacter. Je serais ravi de discuter de la manière dont je peux contribuer à la réussite de vos projets.

Au plaisir d'échanger avec vous ! 🤝

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 10 km)

Legomnia
Développement d'une plateforme de recherche avancée pour documents juridiques
DROIT
septembre 2024 - novembre 2024 (2 mois)
- Développement d’une plateforme exploitant ElasticSearch 8.9, avec une intégration de sauvegarde de documents au format vectoriel et un retriever hybride, combinant recherches syntaxiques et sémantiques pour une efficacité accrue dans l'exploration des corpus juridiques complexes.
- Mise en œuvre de requêtes avancées, permettant une récupération d’informations pertinente et ciblée grâce à des algorithmes optimisés pour les spécificités des documents juridiques.
- Extraction et indexation automatique des métadonnées, offrant une meilleure filtrabilité et une gestion intuitive des documents.
- Gestion complète de l’API et du backend, comprenant la conception, le développement et la maintenance des services backend, assurant une intégration fluide avec ElasticSearch et des performances robustes.
Python Recherche documentaire Data Extraction NLP Elasticsearch Développement web
Renault
Apprenti ingénieur NLP
AUTOMOBILE
septembre 2022 - septembre 2024 (2 ans)
Paris, France
Fine-tuning du modèle Mistral 7B LLM :
- Fine-tuning d’un modèle de grande taille (LLM) pour répondre à des tâches
spécifiques avec des approches innovantes telles que la Quantization et QLoRA,
réduisant considérablement les besoins en ressources tout en maintenant des
performances optimales.
- Analyse approfondie des performances et ajustement des hyperparamètres pour
garantir une cohérence et une précision accrues dans les résultats.

Technologies utilisées : Python, PyTorch, Transformers, QLoRA, Fine-Tuning,
Quantization.

Développement de chatbots internes :
- Création de solutions de recherche basées sur le framework Retrieval-Augmented
Generation (RAG), combinant une base ElasticSearch existante et des bases
vectorielles pour répondre aux besoins d’extraction contextuelle dans les bases
documentaires internes.
- Intégration d’un retriever hybride associant recherche sémantique et syntaxique
pour maximiser la pertinence des résultats.
- Développement complet : FastAPI pour l’API backend et intégration avec des
systèmes internes.

Technologies utilisées : ElasticSearch, LLM, RAG, Python, FastAPI.

Extraction d'informations structurées :
- Conception d’un pipeline d’extraction automatisée basé sur des modèles comme
LayoutLM et BERT, avec une intégration OCR pour traiter des documents scannés.
- Structuration des données extraites pour leur exploitation dans des pipelines
analytiques.
3/5

Technologies utilisées : Python, Transformers, LayoutLM, OCR, BERT, PyTorch.
NLP Pytorch TensorFlow Machine learning Deep Learning intelligence artificielle LLM Fine-tuning OCR Transformers Elasticsearch Retrieval Augmented Generation RAG
Vinymatic
Outil de reconnaissance d'image
ARTS & ARTISANAT
février 2023 - avril 2023 (2 mois)
Toulouse, France
- Développement d’un algorithme performant basé sur SIFT et FAISS pour identifier
rapidement des images avec une précision de 95 % et un temps d’inférence de
0,03 seconde.
- Optimisation de l’infrastructure pour garantir une scalabilité dans les
environnements de production.

Technologies utilisées : Python, OpenCV, FAISS, SIFT.
Computer Vision intelligence artificielle