Data Scientist / ML Engineer

Projet de fin d'études Master 2 : conception d'une application web d'intelligence artificielle pour l'alerte en temps réel de l'état des vagues face aux plages.

• Collecte, nettoyage et préparation de séries temporelles océanographiques complexes.
• Feature engineering dédié aux données marines et temporelles.
• Entraînement de modèles ML/DL (LSTM, régression) avec Transfer Learning pour compenser la faible volumétrie de données.
• Développement d'une application web de visualisation et d'alertes en temps réel avec Streamlit.
• Implémentation d'une classification multi-niveaux du danger (faible/modéré/élevé) évaluée par Recall, Précision et F1-score.
• Suivi et évaluation des modèles par RMSE, MAE et R².

Implémentation d'un système d'apprentissage fédéré décentralisé pour l'entraînement de modèles sur données distribuées sans partage de données brutes.

• Conception et déploiement d'une architecture d'apprentissage fédéré avec le framework Flower.
• Entraînement de modèles PyTorch sur 50 rounds de communication en mode décentralisé.
• Comparaison d'un modèle simple et d'un modèle profond, atteignant jusqu'à 95,6 % d'accuracy en test.
• Analyse de la convergence des modèles via loss/accuracy sur l'ensemble des rounds.
• Évaluation de la confidentialité et des performances par rapport à l'apprentissage centralisé.
• Formalisation de l'ensemble du travail dans un rapport technique complet.

Conception et déploiement d'un pipeline Big Data complet pour l'entraînement distribué d'un modèle CNN.

• Mise en place d'une architecture multi-nœuds avec Apache Spark pour l'ingestion et la transformation de données d'images.
• Entraînement d'un modèle CNN en mode multi-nœud et single-node.
• Conception et déploiement d'un pipeline complet : ingestion, transformation, entraînement, évaluation.
• Comparaison des performances et des temps de traitement entre les modes de déploiement.

Développement d'une plateforme web complète de simulation de financement islamique pour la Banque BADR.

• Conception et développement d'un site web de simulation de produits financiers islamiques (Mourabaha, Ijara).
• Implémentation d'une génération automatique de tableaux d'amortissement détaillés.
• Développement de l'ensemble de la stack front-end/back-end en HTML, CSS et JavaScript.