Alireza Borzouei
Karaj, Iran
Alireza Borzouei
Full Stack |LLM|BI| RAG|Front| Retour
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Développement Full Stack – Concevoir et déployer des applications web de bout en bout utilisant des frameworks frontend modernes (React, Vue) et des systèmes backend évolutifs (Node.js, Python/Django, .NET) avec intégration cloud (AWS, Azure).
Analyse et visualisation des données – Extraire, transformer et analyser des ensembles de données complexes ; construire des tableaux de bord interactifs (Power BI, Tableau, Looker) et fournir des insights métier exploitables via des analyses statistiques et des rapports.
Génie IA et Apprentissage Automatique – Développer, entraîner et déployer des modèles prédictifs, des systèmes NLP et des solutions de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, avec des pipelines MLOps pour la production.
Pipeline de données et architecture ETL – Concevez des flux de travail robustes pour l’ingestion et le traitement des données (Apache Spark, Airflow, Kafka) pour gérer les données structurées/non structurées, garantissant la qualité, la gouvernance et les capacités de streaming en temps réel.
Intégration de solutions de bout en bout – Combler le fossé entre la science des données et l’ingénierie logicielle en développant des produits intelligents et basés sur les données avec des API RESTful, des microservices, de la conteneurisation (Docker/Kubernetes) et des CI/CD, tout en fournissant des conseils stratégiques pour l’adoption de l’IA et la transformation numérique.
Analyse et visualisation des données – Extraire, transformer et analyser des ensembles de données complexes ; construire des tableaux de bord interactifs (Power BI, Tableau, Looker) et fournir des insights métier exploitables via des analyses statistiques et des rapports.
Génie IA et Apprentissage Automatique – Développer, entraîner et déployer des modèles prédictifs, des systèmes NLP et des solutions de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, avec des pipelines MLOps pour la production.
Pipeline de données et architecture ETL – Concevez des flux de travail robustes pour l’ingestion et le traitement des données (Apache Spark, Airflow, Kafka) pour gérer les données structurées/non structurées, garantissant la qualité, la gouvernance et les capacités de streaming en temps réel.
Intégration de solutions de bout en bout – Combler le fossé entre la science des données et l’ingénierie logicielle en développant des produits intelligents et basés sur les données avec des API RESTful, des microservices, de la conteneurisation (Docker/Kubernetes) et des CI/CD, tout en fournissant des conseils stratégiques pour l’adoption de l’IA et la transformation numérique.
Horaires de travail
- Lundi:06h00 à 23h45
- Mardi:05h30 à 23h15
- Mercredi:05h30 à 23h15
- Jeudi:06h00 à 21h00
- Vendredi:Non disponible
- Samedi:06h00 à 23h45
- Dimanche:Non disponible
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- Fournir des flux de travail et des solutions à l’IA
-Écrire des applications pour SharePoint localement.
-Systèmes administratifs
- système RAG d’écriture
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Réfléchir à mon parcours chez Unilever Iran : croissance, réussite et gratitude
En clôturant ce chapitre chez Unilever Iran, je réfléchis à un parcours qui a commencé comme un ULIP et s’est transformé en un rôle transformateur en tant qu’analyste de données. Pendant plus de trois ans, j’ai eu le privilège de créer des systèmes percutants et de travailler avec une équipe exceptionnelle qui m’a façonnée tant sur le plan personnel que professionnel.
Parmi les principales réalisations figurent :
- Garantie client, listes de prix et systèmes d’art pour des opérations fluides.
- Système d’urgence SMS pour la sécurité des employés.
- Portails et outils pour HSE (SBO, Hazard, OLE) et finance (Trésorerie, TTS, PTP).
- Système de surveillance des sorties (OMS) pour les visites de marché.
- Système de carte d’action pour la résolution des problèmes.
- Systèmes CCT, CRG, CBT pour la gestion des coûts et des banques.
- Portail d’intégrité des affaires pour les questions-réponses, documents juridiques et cours.
- Système de gestion du commerce de détail client pour l’équipe RTM.
- Systèmes de messagerie quotidienne pour les objectifs de vente utilisant les données OLAP.
- Systèmes améliorés comme la caisse, la gestion de prêts et le portail flotte.
Ces projets couvraient la chaîne d’approvisionnement, le CD, la finance, les ressources humaines et le juridique, m’enseignant la collaboration, l’innovation et la résilience.
Partir est doux-amer, mais je porte avec moi les leçons, les amitiés et la fierté de faire partie d’une organisation aussi dynamique. Merci, Unilever Iran, pour trois années inoubliables. Ce n’est pas un adieu, mais un sincère à plus tard.
En clôturant ce chapitre chez Unilever Iran, je réfléchis à un parcours qui a commencé comme un ULIP et s’est transformé en un rôle transformateur en tant qu’analyste de données. Pendant plus de trois ans, j’ai eu le privilège de créer des systèmes percutants et de travailler avec une équipe exceptionnelle qui m’a façonnée tant sur le plan personnel que professionnel.
Parmi les principales réalisations figurent :
- Garantie client, listes de prix et systèmes d’art pour des opérations fluides.
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- Système de surveillance des sorties (OMS) pour les visites de marché.
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Partir est doux-amer, mais je porte avec moi les leçons, les amitiés et la fierté de faire partie d’une organisation aussi dynamique. Merci, Unilever Iran, pour trois années inoubliables. Ce n’est pas un adieu, mais un sincère à plus tard.
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