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Dibi MaigaDM

Dibi Maiga

Data Scientist & Ingénieur IA | ML, GenAI & MLOps

600 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Dibi

Data Scientist & Ingénieur IA (ML, GenAI,RAG, MLOps). J’assume l’entière responsabilité de vos modèles, de la conception au déploiement Cloud(AWS, Azure, GCP), pour mettre de l’ordre dans la complexité.

Mobile France entière (CDI/CDD), ouvert à tout secteur (hors banque/assurance). Seriez-vous contre l’idée d’un échange pour voir si mon exécution peut vous être utile ?
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Made In Tracker
    Ingénieur IA - Développeur
    HIGH TECH
    février 2026 - avril 2026 (2 mois)
    • GenAI & RAG : Conception d'un chatbot réglementaire (API Gemini, architecture RAG two-pass : sélection de documents puis génération de réponse avec contexte complet)

    • Sécurisation : Migration de la clé API et des prompts vers une Cloud Function Firebase (onCall, secrets, auth check)

    • Frontend : Interface React (Tailwind, DaisyUI, react-i18next) avec sidebar NotebookLM-style, preview documents, badges sources.

    • SRP : parent gère le state, enfants purement présentationnels
    Chatbot RAG React.js Fullstack Agile method
  • ArcelorMittal –
    ML Engineer
    INDUSTRIE MATIÈRES PREMIÈRES
    mars 2025 - septembre 2025 (6 mois)
    Dunkirk, France
    Correction d'un biais de modèle par translation des résidus Développement de 3+ modèles ML: prédiction qualité produit atteignant 80% de réussite Conception d'une application web Shiny pour l'optimisation interactive des processus Définition des KPIs et validation des modèles prédictifs Mise en place de pipelines automatisés réduisant le temps de traitement
    Programmation Python Développement Front-End Développement Back-End Machine learning Knime
  • CHU Orléans
    Analyste Données Médicales
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    mai 2024 - juillet 2024 (2 mois)
    Orléans, France
    Pipeline d'analyse fNIRS : première méthodologie institutionnelle standardisée Traitement multi-sujets (29 participants) avec corrections statistiques automatisées Reporting automatisé et visualisations 3D interactives pour équipes cliniques Code modulaire documenté garantissant reproductibilité des analyses
    Analyse de données Data visualisation Matlab Automatisation Clean Code

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    Universitéd'Orléans
    2025
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