Je suis un ingénieur en IA innovant avec une solide base en principes informatiques et un parcours unique en génie civil. Mon parcours a été motivé par une passion pour l’application de technologies de pointe afin de résoudre des problèmes complexes et concrets. Je suis spécialisé dans l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, du prétraitement des données et l’ingénierie des fonctionnalités à l’optimisation et au déploiement des modèles.

Mon expertise technique porte sur l’IA générative et le traitement du langage naturel, où j’ai une expérience pratique dans la création d’applications comme un chatbot médical basé sur RAG utilisant LangChain, des modèles Hugging Face, et des bases de données vectorielles comme FAISS. Je maîtrise le travail avec de grands modèles de langage (LLM), l’ingénierie des prompts et le développement de systèmes sensibles au contexte.

Au-delà de GenAI, j’ai une solide base en apprentissage profond pour des domaines spécialisés. J’ai conçu des modèles hybrides, tels que la combinaison de VGG-16 et ResNet-50 pour la classification COVID-19 à partir de radiographies thoraciques, obtenant une grande précision grâce à la mise en œuvre d’un nouvel algorithme d’optimisation des récifs coralliens pour l’ajustement des hyperparamètres. J’ai également de l’expérience avec l’analyse avancée des séries temporelles, démontrée par mon travail sur un Bi-LSTM avec un mécanisme d’attention pour la prédiction de la sécheresse, qui a été amélioré par un optimiseur de recherche amélioré pour Hunger Games.

Ma boîte à outils technique comprend Python, TensorFlow, PyTorch et divers concepts MLOps pour le déploiement de modèles. J’apprends vite et je suis un apprenant rapide, déterminé à exploiter l’IA pour stimuler l’innovation et l’efficacité, et je suis désireux de contribuer à des projets stimulants qui repoussent les limites du possible.