Description

Spécialiste en Intelligence Artificielle, j’aide les entreprises à tirer parti du machine learning et des LLM pour automatiser, prédire et optimiser. Je transforme vos idées en solutions concrètes, scalables et sur-mesure. Habitué à gérer des projets de A à Z, de la preuve de concept au déploiement en production.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Sphere
Data Scientist
CONSEIL & AUDIT
mars 2026 - Aujourd'hui (3 mois)
Paris, France
Développement B2B d'applications (Backend + AI Features) :
- Génération/Mise en production de contenue IA
Python API intelligence artificielle SQL Ingénierie des prompts
AUBAY
Stagiaire Ingénieur Chercheur en IA
AGENCE & SSII
février 2025 - Aujourd'hui (1 an et 4 mois)
Paris, France
Ce stage s’inscrit dans un contexte de recherche appliquée visant à exploiter les modèles de langage (LLMs) et les algorithmes de traitement du signal pour détecter et corriger automatiquement les anomalies présentes dans des fichiers audio.

1. Etat de l’art

- Étude des méthodes de détection d’anomalies audio via Voice Activity Detection (VAD) et autres techniques de traitement du signal.

- Recherche et comparaison des architectures de modèles LLM adaptées à l’analyse audio (Hugging Face, Whisper, Wav2Vec2, etc.).

- Expérimentation de diverses méthodes de segmentation audio et d’extraction de features (MFCCs, spectrogrammes, zero-crossing rate, etc.).

2. Développement du Proof of Concept (PoC) – Algorithmes & LLMs

- Conception et implémentation d’un pipeline de détection basé sur Python : Utilisation de PyAudio, Librosa, torchaudio pour le prétraitement des signaux audio.

- Développement d’un algorithme de tracking des variations de vitesse (WPM - Words Per Minute) pour identifier les accélérations/ralentissements.

- Application de modèles Deep Learning & NLP pour classer les anomalies détectées.

- Optimisation des modèles via fine-tuning sur des datasets spécifiques.

- Analyse comparative des performances des modèles (précision, rappel, F1-score) selon différentes configurations d’apprentissage.

3. Déploiement & validation – WebApp et tests en conditions réelles

- Développement d’une interface utilisateur en Angular, conteneurisée avec Docker.
Implémentation de deux modes d’utilisation :

- Mode live : détection des erreurs en temps réel avec notification du type d’anomalie.

- Mode batch : upload de fichiers audio, classification et correction automatique des anomalies détectées.

- Intégration d’un module Audio-to-Text pour valider l’impact des corrections sur la qualité de la transcription.

4. Gestion de projet & collaboration

- Utilisation de GitLab/GitHub (CI/CD, merge requests).

- Suivi des tâches et organisation en sprints Agile via Jira.
intelligence artificielle Python Deep Learning Natural Language Processing (NLP)
Mairie de Malatya
Stagiaire Ingenieur IA-Cyber
DÉFENSE & ARMÉE
juin 2024 - août 2024 (3 mois)
Malatya, Turquie
Stage obligatoire de 3 mois dans les bureaux web et télécommunications de la mairie de Battalgazi.

Missions :

- Projet IA alarme anti-attaques cyber : Développement en machine learning d’une IA qui permet de détecter les attaques virtuelles (DDOS, phishing,…) sur le serveur et prévenir le service de télécommunications.

- Gestions de fichiers .csv et créations de dashboard pour le projet IA alarme anti-attaques cyber

- Développement d’un chatbot sur le site internet permettant de rediriger les utilisateurs sur les bons onglets.

- Apprentissage du C# ainsi qu’ASP.NET CORE utilisé pour le développement du site web de la mairie.

- Remise en forme sur les langages SQL et JavaScript

Compétences utilisées :

Python
Machine Learning
C#
ASP.NET CORE 7.0
SQL
JAVASCRIPT
Cybersécurité et Réseaux (différentes formes d’attaques comme le DDOS et les mécanismes de défense dont le firewall)
Python intelligence artificielle SQL Cybersécurité