À propos de Manal
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Notions
Expériences
- Crédit Agricole Technologies et ServicesSenior Data Scientist | RAG | LLM | GenAI expertBANQUE & ASSURANCESnovembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Montpellier, France
- Mise en place d’un IABot basé sur des LLM pour assister les conseillers bancaires dans la réponse aux questions
- Intégration et déploiement continu des microservices avec Gitlab CI/CD
- Déploiement des micro-services sur k8s
- Préparation des utilitaires (clients Mongo, Redis, s3, config)
- Mise en place de l’architecture du projet par modules dans le cadre de la restructuration du code et de la cinématique des services
- Dockerisation des micro-services et CI/CD gitlab
- Préparation des scripts de migration des données
- Intégration des modèles LLMs GPT, Claude et Mistral et gestion de l’évolution des versions à la demande des caisses régionales
- Intégration des pipelines Presidio pour la détection et l’anonymisation
- des données sensibles
- Mise en place des tests de performance et d’intégration
- Implémentation d’une architecture RAG pour améliorer la recherche documentaire dans les bases de données internes, facilitant l’accès aux informations pertinentes pour les utilisateurs de l’application
- Développement des routes Back-End
- Préparation des scénarios pour les tests de performance
- Mise en place d’un cronjob pour l’archivage des conversations
- CGIData Scientistmai 2022 - novembre 2023 (1 an et 6 mois)Montpellier, France
- Mise en œuvre NLP et LLMs : Application de techniques avancées de traitement du langage naturel (PNL), sélection et déploiement de modèles, et réalisation de tests rigoureux pour évaluer fiabilité et performances.
- Développement de l'interface utilisateur/UX : Conception de maquettes et développement d'un site web convivial.
- ROI : Acquisition de 5 nouveaux clients au cours de la première année.
- Airbus Group (DE)Data ScientistAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEmai 2022 - septembre 2022 (4 mois)Marseille, France
- Modèle de traitement de la non-conformité : - Développement d'un modèle de machine learning pour identifier les jumeaux et les similitudes dans les données de non-conformité. - Accélération de la fourniture de solutions en identifiant et en traitant rapidement les problèmes similaires.
- Tests de bout en bout : Mise en œuvre de tests d'ingestion, de transformation et de visualisation des données pour Bosler et Skywise, et évaluation des performances des deux frameworks.
- Archivage des données : Automatisation de l'archivage des commandes échues, garantissant un stockage des données sécurisé et efficace.
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Formations
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- Data ScienceRWTH Aachen University2020Data Science