Ingénieure en Intelligence Artificielle — Computer Vision & IA Générative

Intégration dans une équipe IA d'une plateforme de retail intelligence en environnement à distance, en charge de la conception et du déploiement de solutions Computer Vision pour la détection, la reconnaissance et l'optimisation des processus commerciaux.

• Conception et optimisation de modèles de Computer Vision (fine-tuning YOLO, ByteTrack) pour la détection de vol, la reconnaissance produit et la gestion des stocks, atteignant 89 % de précision.
• Développement de modules d'analyse vidéo avancés : heatmaps pour le flux client, comptage de files d'attente, estimation âge/genre pour la segmentation.
• Pilotage de 3 plateformes en tant que Product Owner, orchestrant les sprints Agile Scrum, rédigeant les user stories sur Jira et gérant le backlog produit.
• Encadrement de 5 stagiaires (locaux et internationaux) : revue de code, mentorat technique et suivi des objectifs de développement.
• Missions de consulting technique pour concevoir et optimiser des solutions IA répondant à des problématiques métier complexes.
• Industrialisation de la Computer Vision par le MLOps, améliorant la reproductibilité et la scalabilité des modèles en production.

Développement d'une solution de chatbot de type ChatGPT fonctionnant entièrement hors ligne, exploitant des LLMs et une architecture RAG pour la génération de réponses contextualisées sans dépendance externe.

• Conception et développement d'un chatbot basé sur les LLMs (Mistral) avec une architecture RAG pour la génération de réponses contextualisées.
• Configuration d'Ollama pour l'exécution locale des modèles en environnement hors ligne.
• Application de l'ingénierie des prompts pour optimiser la qualité et la pertinence des réponses générées.

Conception et implémentation d'une solution d'automatisation complète de la collecte et du traitement des questions issues des réseaux sociaux, réduisant significativement le temps de traitement manuel.

• Automatisation de la collecte de questions provenant des réseaux sociaux via des API et scripts.
• Développement d'un pipeline de traitement automatisé intégrant l'API ChatGPT pour la génération de réponses contextualisées.
• Application de l'ingénierie des prompts pour garantir la cohérence et la qualité des réponses générées.

Intégration dans une équipe data d'une entreprise fintech pour développer des capacités prédictives sur les KPIs financiers et mettre en place une infrastructure temps réel de collecte et visualisation de données.

• Conception et développement d'un modèle XGBoost de prédiction de KPIs financiers, entraîné sur 10 000 enregistrements avec validation robuste.
• Mise en place d'un pipeline ETL temps réel utilisant Kafka et PostgreSQL pour l'ingestion et le stockage des données.
• Création d'un dashboard de visualisation en direct pour le suivi des KPIs et l'aide à la décision.

Développement d'une solution d'IA médicale pour la détection de l'épilepsie basée sur l'analyse de signaux EEG, intégrant le modèle dans une application web complète.

• Conception d'un modèle de classification deep learning pour la détection de l'épilepsie à partir de signaux EEG (32 000 enregistrements).
• Application de techniques de traitement du signal et d'augmentation de données pour améliorer la performance du modèle.
• Développement d'une interface web complète intégrant le modèle, combinant un backend Django et une base de données PostgreSQL avec un frontend Angular.
• Déploiement de la solution en environnement production pour la validation clinique.