Abdallah Alaa Eddine Djamai

o Traitement et transformation de contrats, fiducies, et divers documents non-structurés en données structurées et intégration à un agent assistant intelligent conversationnel pour un cabinet d'avocats en utilisant les techniques d'OCR, librairies de parsing de formats de documents et les modèles de langages on-premise sur HuggingFace, déployés sur cloud AWS.

o Gestion de l'infrastructure cloud sur Azure pour une application IA chez de recherche de documents intelligente avec une base vectorielle Weaviate et les techniques de GenAI (IA générative) RAG avec des modèles LLMs GPT-4o et les services de Azure AI Foundry.

o Mise en production et intégration d'une application de génération de rapports automatisés et augmentés par les analyses d'un modèle de langage, et automatisation d'envoi des rapports aux clients chez Bergerat Monnoyeur.

o Implémentation des calculs de KPIs intelligents pour un site e-commerce chez Point de Vente à partir d'une base de données brutes en SQL et Python, et automatisation du pipeline quotidien de traitement sur une machine Linode et cloud AWS et du serveur en Node.js .

o Correction de divers problèmes de calculs matriciels et différentiels pour une application de prévision d'usure d'installations de canalisations chez SUEZ.

o Création et mise en production d'une application de « Matching » intelligent avec une mise en correspondance des candidats au logement et des logements disponibles chez RIVP avec FastAPI et Flask, en utilisant les règles mises en place par la régie et par les contraintes imposées par la caisse d'allocations familiales, et déploiement de la solution sur site et plateforme data interne.

o Création, administration et développement d'agents intelligents sur Azure et Microsoft 365.

o Audit de code et implémentation d'évolutions à divers projets IA existants, documentation, re factoring de code et optimisation, création et maintenance des machines cloud AWS et Azure.

Stage de fin d'études au laboratoire du cycle secondaire, projet « Real-Time On-Board Counting System in Crowded Scenes ».

o Gestion du projet en utilisant les méthodes de développement agiles.

o Implémentation d'un système de comptage de foule par computer-vision basé sur l'IA sur la plateforme NVIDIA Jetson nano avec le modèle YOLO. Gestion des problèmes engendrés par le système embarqué et la limitation des ressources nécessaires pour effectuer le traitement et calculs en temps réel.

o Mise en place de tests unitaires pour assurer la réussite de déploiements à grandes échelle.

o Interventions techniques avec l'équipe des systèmes internes sur l'infrastructure de communication et les systèmes informatiques et logiciels des sociétés affiliées.