Ingénieur généraliste | IA multimodale, Deep Learning & Vision par ordinateur

Évaluation de modèles avancés d'IA dans le cadre d'une activité en freelance afin de tester leurs capacités de raisonnement et de compréhension visuelle.

• Évaluation de modèles avancés d'intelligence artificielle sur des tâches de raisonnement, compréhension visuelle, analyse multimodale et suivi d'instructions.
• Analyse structurée des réponses selon leur exactitude, cohérence, robustesse et pertinence.
• Identification de biais potentiels, cas limites, contradictions, hypothèses non justifiées et modes de défaillance.
• Développement d'une approche rigoureuse de la fiabilité, de l'interprétabilité et de la généralisation des modèles d'IA.
• Contribution à l'analyse qualitative et quantitative de systèmes combinant plusieurs sources d'information.

Mission au sein du Groupe ADP à l'aéroport Paris-Charles de Gaulle pour travailler sur la performance opérationnelle et l'analyse de données industrielles.

• Analyse et consolidation de données hétérogènes, temporelles et multi-sources issues de plusieurs systèmes opérationnels.
• Construction d'indicateurs permettant d'identifier des tendances temporelles, des écarts de performance et des situations atypiques.
• Développement de processus reproductibles de préparation et d'analyse des données.
• Transformation de données complexes en informations interprétables pour accompagner la prise de décision.
• Collaboration active avec les équipes techniques et les utilisateurs métier.

Mission chez Ben Advisory pour concevoir des pipelines de données et appliquer des modèles de Machine Learning sur des données complexes.

• Développement de pipelines Python de préparation des données, de feature engineering et de modélisation.
• Application d'algorithmes de régression, de classification et de clustering.
• Comparaison des différents modèles à l'aide de la validation croisée, de métriques quantitatives et d'une analyse approfondie des erreurs.
• Traitement de données incomplètes, bruitées et hétérogènes.

Contribution au sein de Skills & Smart et Hertz à un projet de vision par ordinateur pour la détection automatique de dommages sur des véhicules.

• Contribution à un pipeline de Deep Learning et vision par ordinateur dédié à la détection automatique de dommages sur des véhicules.
• Préparation et traitement de jeux de données visuelles, réalisation de l'annotation et entraînement de modèles.
• Analyse des faux positifs, des faux négatifs et de la robustesse face aux variations des conditions d'acquisition.
• Développement d'une expertise en extraction de caractéristiques visuelles, en curation de données et en apprentissage supervisé.