
Soumava Manna
Soumava Manna
Compétences et expertise de base :
IA conversationnelle et LLM : conception de chatbots sophistiqués et d’assistants IA utilisant LangChain, Génération Augmentée par la Récupération (RAG) et des API avancées.
Points forts : J’ai développé un chatbot universitaire spécialisé et conscient du contexte, tirant parti de l’architecture RAG et de l’API Gemini.
Analyse prédictive et apprentissage automatique : Concevoir des modèles d’apprentissage automatique personnalisés à partir de zéro en utilisant des bibliothèques standard de l’industrie telles que TensorFlow et Scikit-learn.
Points forts : A construit et entraîné un système de prédiction du churn client très précis pour orienter des décisions commerciales éclairées par les données.
Développement d’applications de bout en bout : Combler le fossé entre les mécaniques d’IA backend et l’utilisabilité front-end en prototypant et déployant rapidement des applications web orientées données en Python et Streamlit.
Solide base technique : Soutenu par une expérience pratique de stage chez Unlox et Qspider, une participation active à Kaggle et une compréhension approfondie des principes fondamentaux de l’informatique, y compris les structures de données, les SGBD et PL/SQL.
Pourquoi travailler avec moi ?
Je ne me contente pas d’entraîner des modèles ; Je développe des logiciels d’IA complets et déployables. Que vous ayez besoin d’un outil de traitement du langage naturel sur mesure, d’un moteur de recommandation robuste ou d’une application web intelligente, je fournis un code propre et des solutions évolutives adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Connectons-nous pour créer des applications intelligentes qui apportent une réelle valeur à votre projet.
Portfolio
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
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* Développement et optimisation de modèles prédictifs (utilisant des frameworks comme Scikit-learn et TensorFlow) pour résoudre des problèmes spécifiques de logique métier, en surveillant strictement les performances et la haute précision.
* Rationalisation des flux de travail de déploiement des modèles, comblant le fossé entre l’analyse brute des données et les solutions d’IA fonctionnelle pouvant être intégrées dans des systèmes plus larges.
* A construit des systèmes de données automatisés utilisant des frameworks d’IA basés sur Python, réduisant significativement le temps de gestion manuelle des données et améliorant l’efficacité des pipelines.
* Mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique pour extraire des insights exploitables à partir de données brutes, garantissant que tout le code était propre, évolutif et bien documenté pour le déploiement.
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