Ghaith Magroune

➟ Projets R&D - Deep Learning Engineer:

Sujet 1:

Analyse critique des biais et limites des LLM tels que Mistral7B, Starling et Phi2, axée sur l'identification de problèmes tels que le racisme et la misogynie via des techniques avancées de prompt engineering.

Tâches sujet 1:

-Conception de prompts pour évaluer les réactions des LLMs.

-Déploiement d'APIs via LM Studio.

-Développement d'agents évaluateurs autonomes pour analyser les réponses des LLMs.

-Automatisation des processus d'évaluation.

Environnement technique : Python, LLMs (Mistral7B, Starling, Phi2), APIs, Prompt Engineering, GPU Nvidia.

Sujet 2:

Création d'un logiciel de gestion avancée de la qualité des données, capable de se connecter à diverses bases de données pour fournir un aperçu rapide et précis de la qualité des données, et intégrant une fonction d'optimisation automatique grâce à des agents autonomes

Tâches sujet 2:

-Développement d'une application web pour l'interface utilisateur.

-Génération automatique de rapports statistiques pour evaluer la qualités de données

-Déploiement d'agents autonomes qui vont s'occuper des taches d'amélioration des données (traitement des valeurs manquantes, fusion intelligente de tables).

Environnement technique : Python, LLMs, APIs, Prompt Engineering,Streamlit,MySQL

➟ SNCF RESEAU - Software Engineer

Sujet :

Optimisation et amélioration de l'algorithme évaluant la qualité des lignes ferroviaires en France en introduisant de nouveaux paramètres, pour une analyse plus approfondie et détaillée des infrastructures.

Tâches:

-Amélioration des performances algorithmiques pour l'analyse des réseaux ferroviaires français par le raffinement du code et l'intégration de nouveaux paramètres. Automatisation de la production de rapports détaillés, optimisant le processus d'évaluation.

-Contribution au déploiement d'une API conviviale, améliorant l'accès aux outils analytiques pour les clients et enrichissant l'expérience utilisateur.

Sujet : En tant que premier Data Scientist d'une start-up innovante en assurance emprunteur, j'ai été chargé de concevoir et déployer les premiers modèles de la société.

Tâches :

Modèles d'Extraction de Données : Développé un réseau de neurones pour l'extraction automatique d'informations clients à partir de documents soumis.

Estimation d'IMC : Conçu un modèle CNN pour calculer l'IMC à partir de selfies, intégrant des avancées en vision par ordinateur.

Environnement technique : AWS, Python, PyTorch.