À propos de Ismail
En tant qu’AI Engineer avec une double expertise en Data Science et Data Engineering, j’ai acquis les compétences nécessaires pour exploiter vos données, développer des solutions d’intelligence artificielle, et les déployer efficacement dans le cloud (Azure). Je peux intervenir sur l’ensemble du cycle de vie d’un projet data : de l’exploration des données à la mise en production de modèles de machine learning, y compris des LLM.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 10 km), Bordeaux (jusqu’à 10 km), Lyon (jusqu’à 10 km)
Expériences
- ERAMETAI Engineer | Computer vision Engineer | LLMINDUSTRIE MATIÈRES PREMIÈRESnovembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)Paris, FranceTraitement intelligent de documents
- Conception, développement et déploiement sur Azure d’une solution d’extraction automatisée d’informations à partir de documents (devis, logs, etc.) avec LLM et Document Intelligence.
- Mise en œuvre d’un chatbot conversationnel basé sur des techniques RAG (Retrieval-Augmented Generation) en utilisant Promptflow et Azure Search.
- Conception et optimisation de prompts (Prompt Engineering).
- Utilisation de techniques d’OCR et de prétraitement d’images pour améliorer la reconnaissance de texte et l’analyse des données.
Détection d’anomalies dans des images- Développement un système basé sur l’IA pour détecter des anomalies structurelles dans les infrastructures ferroviaires à l’aide de modèles d’apprentissage profond.
- Entraînement et optimisation des modèles YOLO et Fast R-CNN pour identifier avec précision les défauts sur les voies ferrées.
- BNP Paribas CIBMachine learning EngineerBANQUE & ASSURANCESseptembre 2023 - octobre 2024 (1 an et 1 mois)Paris, FranceFine-tuning de modèles de langage (LLM) pour l'extraction d'informations depuis des documents bancaires• Développement et entraînement de modèles basés sur RoBERTa et LayoutLM pour extraire des informations à partir de documents structurés et semi-structurés.• Suivi des expérimentations et gestion des versions des modèles à l'aide de MLflow, garantissant une traçabilité complète des performances et des itérations.• Mise en production des modèles entrainés dans avec Kubernetes, en utilisant des conteneurs Docker et des pipelines CI/CD robustes.• Analyse des performances des modèles en production et optimisation continue (F1-score, précision, rappel) pour répondre aux exigences métier.
- Société GénéraleData Scientist | Data EngineerBANQUE & ASSURANCESmai 2022 - septembre 2023 (1 an et 4 mois)Paris, France- Conception et mise en place d'un modèle de détection de la fragilisation de la relation client.- Mise en place d'une pipeline d'extraction et de traitement de données sous Pyspark.- Conception et implémentation d'une solution permettant la génération des fichiers de reporting et l'envoie automatique de ces fichiers aux chargés d'affaire via des canaux Teams.- Travailler avec l'IT pour le déploiement et l'industrialisation de projet.- Participation à des ateliers R&D afin de mettre la GenAI au service de la banque ( Ex: Usage des LLMs pour générer la documentation)
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