Mohamed Badra

A proposé un pipeline hybride ML de bout en bout qui prévoit les compositions de football en fusionnant des caractéristiques structurées tabulaires avec des dimensions contextuelles extraites par LLM (risque de blessure, sentiment des managers et rotation tactique). A conçu un modèle de renforcement du gradient contraint monotone, intégré à une chaîne de Markov pour la prévision tactique des formations et à l’algorithme hongrois pour les affectations de joueurs valides sur le plan positionnel. Évalué sur les données de la Premier League anglaise, atteignant une précision de 83,9 % dans les alignements contraints et une amélioration de +7,15 % grâce aux caractéristiques du LLM sur des bases tabulaires dans des études d’ablation chronologique.

Conçu un agent conversationnel intelligent et conscient du contexte utilisant des agents LangChain ReAct, orchestrant dynamiquement des outils personnalisés pour gérer les flux de conversation sans logique codée en dur. J’ai développé un chatbot assistant développeur à la pointe de la technologie utilisant LangGraph et RAG dans une architecture à machines à États pour générer du code de manière autonome, expliquer des extraits et détecter des langages. Conçu et déployé un cadre multimodal de classification de la toxicité pour le texte et les images, intégrant des garde-fous de maintien des règles et des classificateurs à grain fin pour une modération robuste du contenu.

J’ai conçu une API RESTful utilisant Express.js avec une structure modulaire Routes & Controllers pour gérer les communautés, les publications et l’authentification des utilisateurs. Conception et optimisation d’une base de données MongoDB Atlas évolutive utilisant des schémas Mongoose pour des données relationnelles complexes (utilisateurs, threads, commentaires). J’ai déployé une architecture de microservices entièrement conteneurisée, hébergeant le front-end sur Vercel et le backend sur Render.

A développé une application web full-stack pour la gestion des compteurs intelligents utilisant Java Spring Boot et Angular, facilitant le traitement de données en temps réel. Mise en œuvre de la communication série pour lire les configurations des compteurs et écrire les mises à jour des paramètres directement via les connexions de port COM. Swagger intégré pour une documentation API robuste et fonctionnalités de gestion d’appareils à distance (connexion/déconnexion).

A suivi un programme de formation intensive sur le développement multiplateforme utilisant Flutter et Dart, axé sur la création d’applications mobiles évolutives.