AI/ML Engineer

Intégration de l'équipe de recherche d'Abundant afin de concevoir des protocoles d'évaluation avancés pour les grands modèles de langage.

• Conception et implémentation de tâches complexes d'évaluation de LLM pour tester rigoureusement le raisonnement multi-étapes, l'utilisation d'outils et la gestion des cas limites, mettant en évidence les modes de défaillance ignorés par les benchmarks publics standard.
• Construction de suites de tâches cohérentes simulant des flux de travail professionnels réalistes de bout en bout, améliorant la détection des pannes subtiles de modèles et des hallucinations dans plusieurs domaines.
• Développement de jeux de données structurés, de grilles de notation et de frameworks de scoring rendant les comparaisons inter-modèles reproductibles et directement exploitables pour la sélection de modèles et les décisions de gouvernance.
• Examen et validation des tâches d'évaluation selon des critères de vérifiabilité, de calibration de la difficulté et de reproductibilité, augmentant les taux d'acceptation au premier passage et réduisant les retouches.

Intégration de Smartica Solutions en tant qu'ingénieur Machine Learning pour concevoir et déployer des solutions conversationnelles basées sur l'IA pour des clients B2B.

• Construction et déploiement de chatbots alimentés par des LLM et des agents IA pour plusieurs clients B2B, automatisant les tâches répétitives de service client et réduisant le temps de traitement manuel.
• Mise en production de systèmes conversationnels utilisant des services FastAPI, des pipelines de prompt engineering et la gestion de l'état des sessions, avec un support multilingue en arabe, français et anglais.
• Exécution de tests A/B sur les variantes de prompts, de récupération et de modèles pour améliorer la qualité des réponses et les taux de réussite des tâches, en utilisant les résultats pour guider la configuration en production.
• Prise en charge de la livraison de bout en bout en cadrant les exigences avec les parties prenantes clientes, en planifiant les jalons et en livrant des systèmes documentés et maintenables.

Début chez Smartica Solutions en tant que stagiaire en Machine Learning pour concevoir un système de contrôle qualité industriel par vision par ordinateur.

• Curation et annotation d'un jeu de données de plus de 5 000 images de bouteilles, équilibrant les échantillons normaux et défectueux pour prévenir le déséquilibre des classes dans un modèle de contrôle qualité industriel.
• Affinage d'une architecture YOLOv12 pour détecter les anomalies de fabrication, incluant le désalignement des bouchons, les défauts d'étiquetage et les niveaux de remplissage incorrects.
• Construction du pipeline de prétraitement et d'augmentation de données avec OpenCV et évaluation des performances de détection à travers les classes de défauts pour identifier les catégories faibles en vue d'une collecte de données ciblée.

Exercice en tant qu'ingénieur projet au sein de différentes entreprises industrielles en Tunisie, pilotant l'évaluation technique et l'optimisation des processus.

• Direction d'évaluations de faisabilité technique pour des projets industriels en utilisant l'analyse quantitative et la modélisation prédictive d'exigences complexes.
• Conception de plateformes d'analyse automatisées basées sur VBA et d'outils de traitement de données, remplaçant l'évaluation manuelle et réduisant significativement les délais d'étude.
• Coordination des flux de production et du contrôle qualité entre les équipes, en appliquant des méthodologies d'amélioration continue pour accroître l'efficacité de la fabrication.