Je suis Ahmad, ingénieur logiciel dédié avec une solide expérience en développement IA/ML, IA agente et développement backend en Python. Mon expertise s’étend au traitement du langage naturel (NLP), à la vision par ordinateur, à l’IA agentique, aux bases de données vectorielles, aux LLM, au cadre Django, à FastAPI et à Flask. Maîtrisant à la fois l’ourdou et l’anglais, j’excelle dans le fait de faire le lien entre expertise technique et communication efficace.

Compétences professionnelles :

Langages et technologies : Python, Java, C++, C#, .NET, Dart, Flutter
Spécialisations : NLP, IA, apprentissage automatique, apprentissage profond, prétraitement des données, prévision de séries temporelles, développement de LLM, IA agentique, développement de sites web Bakcend
Outils et frameworks : SQL, Sklearn, TensorFlow, Pytorch, GitHub, Ragchain, Langchain, Django, FastAPI, Flask, bases de données vectorielles
Compétences relationnelles : Consolidation d’équipe, résolution de problèmes, Prototypage

Réalisations notables :

Publication : « Vers un cadre d’interactions protéine-protéine utilisant l’analyse de graphes sur Apache Spark » (2023).
Certifications : Développeur Tensorflow certifié Google
Projets :

Modèles NLP pour l’analyse de texte biomédical sur un ensemble de données PubMed. A développé des modèles NLP pour l’analyse de texte biomédical à l’aide du jeu de données PubMed. A créé des modèles au niveau des jetons, des personnages et hybrides pour s’attaquer à diverses tâches NLP. J’ai obtenu une précision de 79,3 % sur le meilleur modèle et a réussi à relever des défis comme la classification d’un résumé sous différentes étiquettes pour le rendre plus lisible.

Agent RAG vocal en temps réel : Mise en place d’un bot de conversation en temps réel qui communique avec les utilisateurs en fonction des documents fournis et des données téléchargées par les utilisateurs. Développé en utilisant Langchain, Microsoft Azure STT et TTS ainsi que le modèle d’embeddings openAI avec base de données pine.

Estimation des niveaux d’obésité basée sur les habitudes alimentaires et la condition physique : a développé des modèles d’apprentissage automatique pour l’estimation du niveau d’obésité chez des individus du Mexique, du Pérou et de Colombie, obtenant de grandes précisions grâce à un ensemble de données de 17 attributs et 2111 enregistrements.

Pourquoi me choisir :
Avec un mélange de connaissances théoriques et d’expérience pratique sur les projets, je suis bien équipé pour relever des défis complexes en ingénierie logicielle et en IA. Mon engagement est de proposer des solutions de premier ordre avec un accent sur l’innovation et l’excellence.

Invitation :
J’ai hâte d’avoir l’opportunité d’apporter mes compétences et ma passion à votre projet. Connectons-nous et explorons comment nous pouvons obtenir d’excellents résultats ensemble !