J’ai une solide base en Data Science avec cinq ans de formation formelle, couvrant le nettoyage de données, l’analyse exploratoire des données, les méthodes statistiques et le développement de modèles d’apprentissage automatique.
Actuellement, je travaille comme développeur GenAI, créant des applications réelles utilisant des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) et des flux de travail d’agents basés sur LangGraph pour des cas d’usage en production.
Au cours de mon parcours académique à l’IIIT Bangalore, j’ai travaillé sur un projet de segmentation d’images médicales utilisant l’apprentissage profond, où j’ai mis en place une architecture U-Net et acquis une expérience pratique de la segmentation au niveau des pixels ainsi que des différences pratiques entre les tâches de classification et de segmentation.
Cette combinaison d’apprentissage automatique classique, d’apprentissage profond et de systèmes GenAI modernes me permet de concevoir des solutions intelligentes de bout en bout.