À propos de Khalil
Vous avez un projet IA, une analyse de données ou une application web à développer ? Je peux vous aider à le concrétiser rapidement.
Étudiant en Master IA à Caen, je travaille sur des projets concrets avec des résultats mesurables : modèle ML avec AUC 0.98 et Accuracy 93% sur données cliniques réelles, détection d'objets YOLOv8 avec mAP50 0.80, reconstruction de squelette 3D à partir de nuages de points LiDAR, et développement d'applications web full-stack.
Ce que je peux livrer concrètement :
— Modèle ML entraîné et évalué sur vos données
— Pipeline de détection d'objets ou d'anomalies (Computer Vision)
— Script Python d'automatisation ou de traitement de données
— Application web avec interface et API backend
— Analyse exploratoire et visualisation de vos données
Je m'adapte à vos outils, je communique régulièrement sur l'avancement, et je livre dans les délais convenus. Disponible immédiatement en remote.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Arabe
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Caen (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Rouen (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Université de Caen Normandie — Master 1IAProjet de recherche — Reconstruction de squelette humain à partir de nuages de points LiDARHEALTH AND WELLNESSnovembre 2025 - juin 2026 (7 mois)Caen, FranceProjet annuel de recherche (équipe de 4) portant sur la reconstruction d'un squelette humain 3D à partir de données LiDAR, pour l'analyse du mouvement (rééducation, sport, animation 3D).Travail réalisé :• Acquisition et traitement de nuages de points LiDAR (capteur RS-Helios-16P, ~28 000 pts/frame)• Pipeline de nettoyage : filtrage, voxel downsampling, suppression d'outliers• Segmentation géométrique : RANSAC (suppression des plans) + DBSCAN (clustering)• Implémentation d'un algorithme de squelettisation 3D par contraction L1-médiale (extraction de 15 articulations anatomiques)• Intégration avec MediaPipe pour la fusion RGB/3D• Pipeline de lissage temporel (filtre Savitzky-Golay, interpolation)• Animation d'un avatar 3D dans Unity par Inverse KinematicsRésultat : système complet capable de transformer une séquence de nuages de points en squelette animé exploitable, avec interface de visualisation PyQt6 (4 vues synchronisées).Outils : Python, Open3D, NumPy, SciPy, MediaPipe, Unity, PyQt6, scikit-image.
- Maison de l'Intelligence Artificielle de l'Université Mohamed PremierCompétition — Détection de déchets plastiques par Computer Vision (YOLOv8)ENVIRONMENTALjuin 2024 - juin 2024Oujda, MarocParticipation à une compétition de Computer Vision portant sur la détection automatique de déchets plastiques.Travail réalisé :• Constitution et annotation d'un dataset d'images• Entraînement d'un modèle YOLOv8 pour la détection d'objets en temps réel• Optimisation des hyperparamètres pour améliorer la précision du modèle• Évaluation des performances sur jeu de testRésultat obtenu : mAP50 de 0.80, permettant une détection fiable en conditions réelles.Outils : Python, YOLOv8 (Ultralytics), OpenCV, PyTorch.Github
- École Supérieure de Technologie OujdaStagiaire Machine Learning — Analyse prédictiveHEALTH AND WELLNESSavril 2024 - juillet 2024 (3 mois)Oujda, MarocStage de fin d'année Licence Pro portant sur l'analyse prédictive de la dépression à partir d'un dataset réel de la population bangladaise.Missions réalisées :• Nettoyage et préparation des données (feature engineering, gestion des valeurs manquantes)• Traitement du déséquilibre de classes avec SMOTE• Comparaison de 12 modèles de Machine Learning (Logistic Regression, Random Forest, SVM, XGBoost, etc.)• Test de 7 méthodes de sélection de variables (dont Boruta)• Évaluation rigoureuse par validation croiséeRésultat obtenu : meilleur modèle (Logistic Regression + Boruta) avec une Accuracy de 93%, un AUC de 0.98 et un F1-score de 92%.Outils : Python, scikit-learn, pandas, numpy, imbalanced-learn.Github :
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