Ingénieur Machine Learning

Intégration du Laboratoire d'Informatique et de Systèmes d'Aix-Marseille Université dans le cadre de projets européens d'énergie renouvelable (FlexCHESS et VPP4Islands).

• Conception d'une chaîne d'ingestion Python/MQTT pour collecter, normaliser et stocker les données de 20+ actifs connectés.
• Développement de 4 API FastAPI totalisant 15 endpoints pour l'optimisation énergétique, l'automatisation d'enchères connectées à la blockchain et le pilotage d'équipements Victron Cerbo GX via Modbus TCP.
• Transformation d'un script d'optimisation en service API avec traitements asynchrones et parallèles, réduisant le temps de réponse de 4 min à 40 s.
• Développement de dashboards React.js intégrant KPIs, graphiques et télémétrie pour le suivi des actifs, résultats d'optimisations et cycles d'enchère énergétique.

Stage PFE réalisé chez Habemus Solutions sur un projet de reconnaissance vocale.

• Développement d'un modèle CNN de reconnaissance de commandes vocales avec Python, TensorFlow et Keras, depuis la préparation audio jusqu'à l'inférence locale.
• Traitement de 105k+ fichiers audio incluant le nettoyage, la normalisation, l'augmentation de données et l'extraction MFCC.
• Optimisation des architectures avec Optuna et Keras Tuner pour équilibrer précision et taille du modèle.
• Compression du modèle de 14,9 Mo à 130 Ko avec TF Lite (quantization, pruning et clustering), soit -99% de réduction.

Stage effectué au Centre de Recherche Numérique de Sfax en collaboration avec l'Hôpital Régional de Sfax (service de psychothérapie) sur l'IA explicable en santé mentale.

• Développement de modèles ML interprétables pour analyser 5 troubles de santé mentale pendant la période COVID.
• Préparation et analyse de données de questionnaires comprenant le nettoyage, l'encodage, la sélection de variables et la structuration des jeux de données.
• Comparaison de 12+ modèles supervisés de classification dont Random Forest, SVM, Gradient Boosting et XGBoost.
• Utilisation de SHAP, LIME, PDP et Permutation Feature Importance pour expliquer les prédictions et identifier les variables influentes.

Stage réalisé chez CoConsult axé sur le développement d'une application de gestion RH.

• Développement d'une application web full-stack de gestion RH avec React.js, Spring Boot et MySQL.
• Intégration de la gestion des tâches et des absences dans la plateforme.
• Mise en place de rapports d'activité ainsi que de tableaux de bord dédiés aux administrateurs et aux employés.