Ata Ul Haq

Ata Ul Haq

Islamabad, Pakistan

Ata Ul Haq

Ingénieur IA full-stack | GenAI, Vision par ordinateur & Vision par ordinateur
Ingénieur IA full-stack. Je construis le modèle et le produit autour de celui-ci.
La plupart des ingénieurs en apprentissage automatique s’arrêtent au modèle. Je propose l’ensemble : l’IA, le backend, le frontend et la couche de paiement.

Ce que je construis :
IA générative (image et vidéo) : Orvia Labs, un studio multi-fournisseurs de génération d’images d’IA intégrant DALL· E (OpenAI), Stable Diffusion 3.5 Large Turbo (Hugging Face), Imagine Art (Vyro) et Gemini Image derrière un backend FastAPI unique et une interface React Studio, avec des contrôles par modèle, une amélioration rapide et un déploiement flexible en développement/production. Je travaille également avec des modèles texte-to-vidéo tels que Imagine Art (Vyro), Kling AI et Runway, et j’ai construit des pipelines de génération texte-image et texte-vers-vidéo en production.

Vision par ordinateur et IA médicale : Dental AI, une plateforme SaaS de bout en bout pour l’analyse des rayons X dentaires (EfficientNet-B4, YOLOv11, U-Net) avec détection de maladies, prédiction de faisabilité des implants, rapports cliniques automatisés, chatbot RAG et facturation par abonnement Stripe.
SaaS Full-Stack : Orvia Studios, une plateforme d’agence marketing déployée avec un portail client authentifié et un tableau de bord administratif, un contrôle d’accès basé sur les rôles, des analyses de campagnes et la facturation. Live at orvia-studios.vercel.app.

Expérience en production : Environ deux ans de développement de systèmes d’IA pour des clients internationaux (actuellement un label de musique britannique, auparavant une startup canadienne), incluant des pipelines de modération de contenu multimodal (Whisper, EasyOCR, modèles de classification) déployés sous forme de microservices FastAPI évolutifs.

Pile : Python, FastAPI, PyTorch, TensorFlow, React, Next.js, MongoDB, PostgreSQL, Docker, AWS. API LLM (OpenAI, Claude), RAG, embeddings, bases de données vectorielles. Claude Code tous les jours.

Je partage les plans dès le départ, je communique de manière proactive et je fais l’expédition. Je suis prêt à commencer par une petite tâche rémunérée pour que vous puissiez juger de mon travail plutôt que de mon pitch.

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
Construire des flux de travail génératifs en IA pour les sorties musicales, y compris des œuvres de branding générées par IA en utilisant DALL· E 3, Flux et Visage Câlin. A développé des pipelines de transcription de paroles basés sur Whisper et de détection de contenu explicite pour la conformité aux politiques. Validation automatisée des métadonnées et flux de travail de publication pour réduire l’effort de revue manuelle à l’aide d’outils assistés par ML.
A développé un système de modération de contenu multimodal couvrant le texte, l’image, l’audio et la vidéo. Modèles intégrés Whisper, EasyOCR, NSFW et pipelines regex pour une sécurité de contenu évolutive. J’ai construit des pipelines de génération texte en image et texte en vidéo en utilisant les microservices FastAPI.
Licence en science des données (CGPA 3,65/4,0). Les cours ont couvert l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, le big data, l’entreposage de données, ainsi que les fondements mathématiques de l’IA, notamment l’algèbre linéaire, le calcul différentiel et les statistiques. A réalisé des projets pratiques en vision par ordinateur, imagerie médicale et analyse de données, construisant des systèmes de bout en bout à la suite des pipelines de données jusqu’au déploiement de modèles.
  • 🇬🇧 Anglais
  • 🇵🇰 Ourdou
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