Ingénieur IA

A développé une plateforme intelligente d'aide à la décision pour le pricing au sein d'une équipe Data et technique, permettant aux clients industriels et B2B d'optimiser leurs décisions tarifaires grâce au Machine Learning et à l'Explainable AI.

• A conçu et optimisé des modèles de régression pour l'estimation des coûts de production et la recommandation de prix.
• A développé un moteur de recherche de produits similaires basé sur des recommandations de similarité.
• A intégré SHAP pour fournir des explications transparentes des prédictions et faciliter leur interprétation par les équipes commerciales.
• A développé une plateforme de contrôle de la qualité des données permettant la préparation des jeux de données clients.
• A conçu et déployé un chatbot basé sur les Large Language Models (LLMs) et le Model Context Protocol (MCP), capable de collecter les caractéristiques d'un produit et d'orchestrer les prédictions.
• A collaboré avec les experts métier pour traduire les problématiques de pricing en variables pertinentes et modèles de Machine Learning.
• A intégré la solution dans le processus de pricing et favorisé son adoption par les utilisateurs finaux.

A conçu et développé une pipeline complète de Computer Vision dédiée à l'analyse de matchs de football en télétravail, combinant la détection de joueurs, le suivi multi-objets et la reconnaissance des numéros de maillot à partir de vidéos de diffusion.

• A implémenté la détection de joueurs avec YOLOv8 et le suivi multi-objets via BoT-SORT.
• A développé un classifieur ResNet tenant compte de la visibilité des maillots pour améliorer la reconnaissance des numéros.
• A conçu un Vision Transformer avec une architecture Tied Digit-Aware Head pour améliorer les performances d'OCR malgré les occultations, le flou et les angles de caméra complexes.
• A mis en place des pipelines d'entraînement sous PyTorch, incluant le chargement des données, le prétraitement, les stratégies d'augmentation et le fine-tuning sur des matchs du championnat tunisien.
• A évalué et optimisé les modèles afin d'améliorer la robustesse de la reconnaissance des numéros en conditions réelles.
• A intégré les modules de détection, tracking et reconnaissance dans un workflow unifié permettant l'identification automatique des joueurs et l'analyse vidéo sportive.

A intégré l'équipe data pour automatiser le reporting opérationnel et fournir un suivi en temps réel des KPIs.

• A développé des tableaux de bord interactifs avec Power BI pour automatiser le reporting opérationnel.
• A collecté, nettoyé et transformé les données opérationnelles afin d'améliorer leur qualité et leur fiabilité.
• A automatisé les processus de reporting, réduisant les traitements manuels et accélérant l'accès aux indicateurs de performance.