Ammar Vohra
Ammar Vohra
Je peux vous aider avec :
Modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond (classification, régression, prévision)
Projets NLP (classification du texte, sentiment, synthèse, intégrations)
Applications LLM (pipelines RAG, chatbots, workflows d’agents)
Modèles de vision par ordinateur (CNN, classification d’image, détection)
Applications web alimentées par l’IA (FastAPI, Flask, Streamlit)
Déploiement de modèles (APIs, Docker, Render, Hugging Face, AWS)
Analyse des données, prétraitement, automatisation et pipelines
Pourquoi les clients travaillent avec moi
Licence en informatique avec expérience pratique en IA
Je construis des solutions complètes : modèle → API → UI → déploiement
Communication claire, code propre et livraison fiable
Je me concentre sur l’impact business, pas seulement sur les résultats techniques
Travaux récents :
Phishing URL Detection (MLOps) – Pipeline de bout en bout avec MLflow, Dockerized FastAPI, déploiement AWS EC2
Classificateur de maladies de la patate (Deep Learning) – modèle CNN + backend FastAPI + interface Flask pour des prédictions en temps réel
YouTube Video Summarizer (GenAI) – Application Streamlit utilisant GPT-4o pour l’extraction et la synthèse des transcriptions
Si vous cherchez quelqu’un capable de construire, expliquer et déployer des systèmes intelligents, travaillons ensemble.
Envoie-moi un message quand tu veux. Je suis ravi de pouvoir aider.
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 18h00
- Mardi:08h00 à 18h00
- Mercredi:08h00 à 18h00
- Jeudi:08h00 à 18h00
- Vendredi:08h00 à 18h00
- Samedi:Non disponible
- Dimanche:Non disponible
• A conçu un outil interne d’automatisation des recruteurs, réduisant de 40 % le temps de sélection manuelle des candidats grâce à des flux de travail simplifiés.
• Optimisation des performances des LLM via une ingénierie avancée des prompts et le déploiement de services d’IA évolutifs via des API REST.
• Conception de pipelines de données pour garantir une intégration fluide entre les modèles d’IA et les applications utilisateur final.
Cours spécialisés : Traitement du langage naturel (NLP), entreposage de données et minage, ingénierie logicielle avancée et systèmes de bases de données distribuées.
Points forts fondamentaux : Solide fondement théorique en algorithmes, statistiques et probabilités, combiné à une expertise pratique en programmation orientée objet (POO).
Expertise technique :
IA générative & LLM : Expérimenté dans la construction de systèmes RAG (Génération Augmentée par Récupération) et de flux de travail conçus par prompt utilisant LangChain et GPT-4o.
MLOps & Déploiement : Compétent dans le cycle de vie de bout en bout du ML — y compris le prétraitement des données, l’entraînement des modèles et le déploiement conteneurisé utilisant Docker et FastAPI sur les environnements cloud (AWS).
Ingénierie des données : Compétent dans la gestion de structures de données complexes, de bases de données SQL/NoSQL et la construction de pipelines ETL pour la formation en IA.
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- 🇮🇳 Hindi



