Zarmina khalid

Zarmina khalid

Lahore, Pakistan

Zarmina khalid

Ingénieur IA/ML & Développeur Web abordable
Je suis ingénieur en IA/ML avec une expérience pratique dans la création d’applications intelligentes et de solutions web. Mon expertise couvre l’apprentissage automatique traditionnel, l’IA générative et l’ingénierie web backend. Je conçois et déploie des pipelines ML de bout en bout — je m’occupe de tout, de l’ingénierie des données et de la mise à l’échelle des fonctionnalités à l’entraînement des modèles et à l’évaluation prédictive (en utilisant Scikit-learn et XGBoost). De plus, je me spécialise dans la création d’architectures d’IA générative déployables, y compris les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) et les chatbots agents. Pour compléter mes flux de travail en IA, je propose des services de développement web abordables. Je construis et maintiens des backends web fiables en utilisant Python et des API REST Django, enveloppées dans des frameworks orientés utilisateur. Parce que je construis activement mon portefeuille client sur cette plateforme, je propose mes services de développement web et pipeline à des tarifs très compétitifs et bas, sans compromettre la qualité des produits.

Horaires de travail

  • Lundi:16h00 à 21h00
  • 17h15 à 18h15
  • Mardi:16h00 à 21h00
  • 19h15 à 20h15
  • Mercredi:16h00 à 22h00
  • 18h45 à 19h45
  • Jeudi:16h00 à 22h00
  • 19h15 à 20h15
  • Vendredi:16h00 à 21h00
  • 19h30 à 20h15
  • Samedi:Non disponible
  • Dimanche:Non disponible
Travailler sur des projets d’IA en temps réel au sein d’une équipe d’ingénierie de production, appliquer les flux de travail industriels pour le développement et le déploiement de modèles. Collaborer de manière interfonctionnelle pour traduire des concepts complexes d’IA/ML en fonctionnalités logicielles prêtes à la production.
En tant que cofondateur d’une nouvelle entreprise d’IA en pleine croissance, je collabore étroitement avec l’équipe pour brainstormer, rechercher et partager des stratégies de pointe pour déployer des systèmes d’IA réels.• Innovation & Idéation : Recherche active sur de nouveaux modèles open source, bases de données vectorielles et workflows d’ingénierie pour continuer à développer les capacités techniques de notre startup.• Ingénierie centrale : Concevoir et construire des pipelines déployables de génération augmentée par récupération (RAG) et des chatbots multi-agents pour les cas d’utilisation clients.• Architecture hybride : A conçu un moteur de recommandation rapide combinant la recherche textuelle TF-IDF avec le raisonnement LLM, améliorant considérablement la mise à l’échelle et la vitesse de réponse. • Propriété de bout en bout : Gérer tout, de l’ingénierie initiale du pipeline de données au déploiement en production en direct d’interfaces interactives.
Diplômé avec un CGPA 3.35 en informatique, en se concentrant fortement sur les fondamentaux de l’ingénierie, notamment la programmation orientée objet (POO), les structures de données et algorithmes, ainsi que les systèmes de bases de données relationnelles. Appliqué ces fondements théoriques de manière pratique en ingéniant des schémas de bases de données backend et en concevant des algorithmes optimisés pour des applications logicielles intelligentes.
A terminé une formation intermédiaire avec un fort accent sur les mathématiques avancées et la physique, bâtissant une base solide d’analyse et de résolution de problèmes nécessaire aux applications en ingénierie.
  • Certification des développeurs IA
    Certification des développeurs IA 20/05/2026
    J’ai suivi un programme spécialisé complet de 6 mois à l’Institut Arfa Karim, couvrant l’apprentissage automatique avancé, l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel et les architectures d’IA générative. Domaines clés d’expertise acquis :• Systèmes agents : Formulation de workflows conversationnels multi-nœuds au sein de n8n (nœuds Trigger, Utility, et Agent).• Expériences d’apprentissage profond : Application des fonctions d’activation des réseaux neuronaux (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax) et optimisation de rétropropagation.• Optimisation de cluster : Mise en œuvre de configurations de clustering K-Means utilisant l’optimisation par inertie et par score de silhouette.• Outils pratiques : création d’invites applicatives, comportements structurés de LLM, et travail avec Groq, Adorable, et un visage qui se serre dans les bras.
  • 🇬🇧 Anglais
  • 🇵🇰 Ourdou
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