Ingénieure en IA/Big Data

A intégré l'équipe IA/Big Data d'une entreprise d'ingénierie pour standardiser et optimiser la gestion des assets industriels du Groupe OCP sur 4 sites distincts.

• A conçu un modèle d'information OPC UA conforme aux normes ISA-95 et ISA-88 harmonisant des équipements industriels hétérogènes.
• A développé un serveur OPC UA en Python assurant la normalisation et l'interopérabilité des données.
• A déployé une chaîne IIoT temps réel permettant la collecte et la supervision des variables industrielles.
• A entraîné un modèle XGBoost de maintenance prédictive atteignant un AUC-ROC de 0,987.
• A intégré le modèle dans un dashboard React optimisant le seuil de décision pour réduire les fausses alertes de pannes.

A participé à la mise en place d'une solution de classification automatisée pour structurer et catégoriser des données médicales ou industrielles.

• A réalisé le prétraitement des données brutes en consolidant et nettoyant les datasets.
• A développé un modèle de machine learning exploitant XGBoost pour la classification précise des findings.
• A créé une interface utilisateur fonctionnelle via Flask facilitant l'utilisation du modèle en production.
• A déployé la solution sur la plateforme Render assurant la disponibilité et la scalabilité.

A mené une étude complète sur les technologies de reconnaissance vocale et développé une solution opérationnelle d'transcription automatisée.

• A étudié et comparé plusieurs modèles et architectures de reconnaissance vocale évaluant leurs forces et faiblesses.
• A effectué le prétraitement et la préparation des données audio optimisant la qualité et la représentation pour l'entraînement.
• A réalisé l'entraînement et l'évaluation des modèles mettant au point les hyperparamètres pour la meilleure performance.
• A développé une interface utilisateur interactive via Streamlit simplifiant l'accès à la technologie pour les utilisateurs finaux.