Sam  Robin

Sam Robin

Chennai, Inde

Sam Robin

Développeur IA | Développeur Web | Analyste de données
J’aide des entreprises et des particuliers à transformer des idées en solutions numériques intelligentes grâce à Python, IA et analyse de données. Je me spécialise dans la création d’applications efficaces, évolutives et conviviales, adaptées aux besoins des clients.

Mon expertise comprend :

✔ IA et apprentissage automatique – chatbots, modèles prédictifs, vision par ordinateur, NLP
✔ Analyse et visualisation des données – Excel, Python (Pandas, NumPy), Power BI, Insights
✔ Automatisation – Web Scraping, automatisation de saisie de données, automatisation des processus
✔ Développement Web – Sites web personnalisés, tableaux de bord, applications web (Flask, Django, Streamlit)
✔ Gestion de bases de données – MySQL, SQLite, nettoyage et traitement des données

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
Conception de composants frontend et backend modulaires pour une application web de planification des ressources d’entreprise (ERP).
A conçu la logique métier de base en utilisant Java et Groovy, tout en concevant des interfaces utilisateur dynamiques avec Freemarker
Des modèles.
Mise en œuvre d’une architecture ERP évolutive selon des pratiques modulaires de niveau entreprise afin d’assurer la maintenabilité du système.
Modèles de langage intégrés (LLM) et modèles de langage petits (SLM) avec stockage de requêtes pour automatiser l’intelligence
Flux de travail.
A développé des modules spécialisés pilotés par IA pour LCM, FEMA et RAMS en tirant parti de la génération augmentée par récupération
(RAG) pour une précision contextuelle. Deci amélioré
A développé des solutions de détection d’objets en temps réel utilisant TensorFlow pour des applications d’IA en périphérie.
Flux de caméras mobiles intégrées via OpenCV pour une reconnaissance efficace des objets.
A déployé des modèles d’apprentissage profond sur Raspberry Pi et Jetson Nano, optimisant pour une inférence à faible latence.
A utilisé TensorFlow Lite, OpenCV et OCR pour la détection d’objets en temps réel, la reconnaissance de texte et le streaming vidéo
solutions. Création de solutions de streaming utilisant Flask et Socket pour une transmission de données en direct sans interruption.
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