ICT Engineer in Artificial Intelligence and Machine Learning

Intégration d'Elyadata en tant que stagiaire en recherche pour concevoir et développer des pipelines de traitement de données audio à grande échelle.

• Construction d'un corpus à grande échelle faiblement supervisé de parole en arabe dialectal contenant 1 300 heures de parole réparties sur 20 dialectes.
• Couverture de la collecte audio sur le web, le traitement, l'extraction de transcriptions, le nettoyage et la normalisation.
• Orchestration des pipelines automatisés à l'aide d'Apache Airflow.
• Entraînement et affinement des modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR) sur le corpus résultant en utilisant la boîte à outils SpeechBrain.
• Intégration et déploiement des modèles ASR entraînés dans une application web full-stack conteneurisée pour l'inférence.

Collaboration avec Hemosciencs pour travailler sur des projets de vision par ordinateur appliqués à l'imagerie médicale.

• Entraînement et évaluation de plusieurs modèles de machine learning pour classifier des types de globules blancs à partir d'images de microscope.
• Sélection du modèle le plus performant sur la base d'une évaluation comparative.
• Intégration du modèle retenu dans une application web pour l'inférence.