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Sofiane Agouni KaciSA

Sofiane Agouni Kaci

Data Scientist /IA Engineer

400 €/jour
Paris, FR
0-2 ans
Python
Pytorch
SQL
Langchain
Computer Vision

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sofiane

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • BNP Paribas
    Data Scientist
    mai 2024 - août 2025 (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    Projet 1 : Modèles de Machine Learning pour les données RH

    Conception et développement de modèles de classification supervisée et non supervisée appliqués aux données RH.
    Prétraitement, entraînement, évaluation et amélioration des performances des modèles.

    Projet 2 : Système NER hybride

    Développement d'un système de reconnaissance d'entités nommées combinant fuzzy matching et modèles Transformers.
    Utilisation d'architectures bi-encoder et cross-encoder pour améliorer la précision de l'extraction d'informations.

    Projet 3 : Fine-tuning de CamemBERT

    Fine-tuning du modèle CamemBERT pour l'analyse de sentiment sur des données RH.
    Utilisation des techniques LoRA et QLoRA afin de réduire les coûts d'entraînement tout en maintenant les performances.

    Projet 4 : Analyse des biais et robustesse des modèles IA

    Évaluation de l'explicabilité et de la robustesse des modèles avec SHAP et LIME.
    Mesure des biais via WEAT, SEAT et différentes métriques de fairness.

    Projet 5 : SkillBOT

    Conception d'un agent IA basé sur LangChain et LangGraph.
    Extraction automatique des compétences à partir de descriptions textuelles grâce à une architecture agentique.

    Projet 6 : Intégration IA métier

    Développement d'un pipeline complet allant de la préparation des données jusqu'à l'intégration des modèles IA dans les processus métier.


  • Pyxiscience
    AI Engineer / Python Developer (CDD)
    mai 2024 - août 2025 (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    Pyxiscience — AI Engineer / Python Developer (CDD) (Août 2024 – Août 2025)

    Projet 1 : Pipelines IA pour LLM

    Développement de pipelines Python permettant l'intégration et l'orchestration de grands modèles de langage dans des applications.

    Projet 2 : Optimisation de modèles LLM

    Optimisation de modèles GPT, Claude et Mistral à travers le prompt engineering, la log-vraisemblance et TextGrad.

    Projet 3 : Système RAG

    Conception d'un système Retrieval-Augmented Generation avec structuration et indexation de données pour améliorer les réponses générées.

    Projet 4 : Optimisation des générations

    Amélioration de la qualité et des performances des modèles génératifs grâce à différentes stratégies d'optimisation.


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