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🚀 Profil Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle et data science, je possède une expertise approfondie en machine learning, deep learning…
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🚀 Profil
Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle et data science, je possède une expertise approfondie en machine learning, deep learning et analyse de données. Titulaire d’un Diplôme d'ingénieur en Data et Intelligence artificielle, j’ai acquis une solide expérience en tant que Data Scientist et Machine Learning.
🔧 Compétences
📊 Modélisation et analyse de données : machine learning, deep learning, statistiques avancées
🗣 Traitement du langage naturel (NLP) : analyse de sentiments, extraction d’informations, modèles LLMs
🖼 Vision par ordinateur : reconnaissance d’images, détection et segmentation
⚙️ MLOps et industrialisation : déploiement de modèles en production, CI/CD, pipelines automatisés
☁️ Cloud et Big Data : Google Cloud Platform, Azure, Spark, Pyspark, AWS
📌 Méthodologie
Mon approche repose sur une rigueur scientifique et une compréhension fine des enjeux métiers afin de proposer des solutions performantes et adaptées. J’accorde une importance particulière à l’industrialisation des modèles pour garantir leur robustesse et leur maintenabilité à long terme.
https://dreys-bot.github.io/DPBAPortfolio/
1 évaluation
Évalué le 6 juillet 2025 par Client #653286 (client)
Une développeuse incroyablement rapide et efficace. Je la connaissais déjà car j'ai pu travailler avec elle sur un projet autours de la blockchain qu'elle a évidemment réalisé dans le temps et au-delà des attentes. Sur 2 technologies différentes, elle a su démontrer de la rapidité et de la qualité ce qui est rare encore de nos jours.
Assistant vocal local en temps réel avec RAG
- Développement d’un pipeline complet STT (Vosk) + VAD + NLU + LLM léger + TTS en temps réel, entièrement embarqué et offline.
- Fine-tuning d’un modèle NLU pour la classification d’intentions et intégration d’une génération de réponses via un LLM optimisé.
- Conception d’un système RAG pour enrichir les réponses avec des données locales et contextuelles.
- Mise en place d’un mécanisme de stockage et d’apprentissage des interactions, permettant de personnaliser les réponses selon l’historique utilisateur.
Conception d’une Blockchain Avalanche et d’un Chatbot pour la Suggestion d’Avis Financiers
- Mise en place d’une blockchain Avalanche : déploiement d’un sous-réseau personnalisé (Subnet) avec contrats intelligents (smart contracts) pour gérer la traçabilité et l’historique des stratégies d’investissement.
- Traitement et analyse des données issues des stratégies d’investissement mises en place, avec étude des performances et résultats associés.
- Fine-tuning et utilisation d’un modèle LLM afin de fournir des suggestions financières personnalisées à partir des données collectées.
- Conception d’une application conversationnelle (chatbot) pour interagir avec les utilisateurs et intégration d’un système de re-fine-tuning dynamique pour améliorer continuellement les réponses.
- Conteneurisation dans une image Docker afin de simplifier le déploiement, la scalabilité et la portabilité de l’ensemble du système (blockchain + chatbot + services d’IA).
Développement d’un chatbot personnalisé pour l’entreprise
• Analyse, traitement et nettoyage de la base de données non structurée de l’entreprise
pour une meilleure exploitation des informations.
• Conception et mise en place de bases de données SQL structurées et optimisées pour le
stockage et la gestion des données.
• Développement d’un chatbot intelligent sur mesure, entraîné sur les données
internes de l’entreprise à l’aide de modèles LLM avancés (Llama et DeepSeek) en local.
• Optimisation du chatbot pour garantir des réponses instantanées, précises et pertinentes.
• Déploiement du chatbot sur une application, offrant ainsi une expérience fluide et accessible aux utilisateurs.
PROJET 1
Détection d’émotion, de sexe et d’âge sur un système embarqué pour évaluer la satisfaction des clients de TotalEnergies (Python, Tensorflow, Keras, OpenCV, Linux)
• Réalisation d’un benchmark approfondi des données et solutions existantes
pour aligner le POC sur les besoins spécifiques de TotalEnergies
• Sélection et analyse des images pertinentes pour l’entraînement de 3 modèles de détection (âge, sexe et émotion)
• Entraînement et optimisation de chaque modèle de détection sur les données pour le fonctionnement en temps réel
• Intégration des 3 modèles de détection dans le système embarqué pour l’extraction de l’âge, de
l’émotion et le sexe des clients puis, réalisation des statistiques dynamiques sur les résultats.
PROJET 2
Développement d’un modèle d’aide au diagnostic des maladies des patients (Python, Tensorflow, Keras, OpenCV, ETL, Pytorch, Power BI, Azure DevOps)
• Réalisation d’un benchmark des données et solutions existantes pour aligner les méthodes à
utiliser avec les besoins du projet.
• Collecte et mise en place d’une pipeline ETL de traitement de plus de 10 000 images
radiographiques améliorant leur qualité à l’aide d’Azure Data factory, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Gen 2, Databricks, Azure Key Vault.
• Visualisation et rééquilibrage des données pour des analyses afin d’optimiser l’entrainement
des modèles.
• Développement d’un modèle IA performant (87% de précision) intégré à une application
web pour médecins, avec un pipeline CI/CD pour des déploiements rapides et fiables
• Rédaction d’un article scientifique de mes différents travaux pour publication
Collaboratrice très engagé dans son travail.
Je recommande.
Java, SQL, Matlab, PHP, PowerShell, Bash, Gestion de projet, Statistiques, HTML, React
Mathématiques, Statistiques, Machine Learning, Analyse de données, Visualisation de
données, Web scrapping, Traitement de données, Computer vision, Data Mining
Demandez un devis gratuitement en indiquant vos besoins, nous avertirons immédiatement Bernadette Audrey Djoupe Pene de votre demande
