À propos de Emmanuel
Je suis un Ingénieur IA junior et un Développeur full-stack expérimenté, flexible, autonome et curieux, ayant travaillé avec de nombreux langages et frameworks dans beaucoup de contextes différents.
Conscient d'exercer dans un environnement compétitif et en constante évolution, je participe à de nombreuses formations (MOOCs, Bootcamps et parcours diplômants) pour rester à jour. C'est donc dans cette optique que j'ai récemment validé les diplômes de Développeur d'Applications Python (RNCP 6 / licence) puis d'Ingénieur en Intelligence Artificielle (RNCP 7 / master).
Maîtrisant à divers degrés toutes les étapes menant à la mise en production d'applications web ou de modèle d'intelligence artificielle, je peux travailler seul de bout en bout ou sur un seul élément et en équipe selon le contexte. Ainsi, je peux vous accompagner pour préparer ou cadrer votre projet ( schématisation / users stories / respect du RGPD / ... ), aussi bien que pour le développement ( préparation de modèles / dev front & back / API REST / ... ) ou la mise en production et le suivi ( MLOps / DevOps ).
Je prends un plaisir quasi égal à préparer, coder ou déployer les projets avec ou sans IA et je reste donc ouvert à toutes les propositions.
Japonais
Notions
Espagnol
Notions
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Omdena - UAE TII FalconLead ML EngineerAGENCE & SSIIaoût 2023 - octobre 2023 (2 mois)Paris, FranceSur ce projet, nous avons mis en place un pipeline permettant de converser à l'oral ou par écrit avec un LLM (en l'occurrence un Falcon7B fine-tune) préparé avec plus de 3000 jeux de donnés open-data issus de l'Abu Dhabi data ressource center (https://data.abudhabi/opendata).Le but étant de fournir un moteur vocal/textuel permettant l'analyse avancée des données en utilisant les données ouvertes d'Abou Dhabi. Les requêtes retournent donc soit des réponses à des questions précises, soit des bout de codes permettant de générer les graphiques demandés.J'ai rejoint l'équipe de déploiement et mis en place les infrastructures permettant de faire fonctionner le prototype sur AWS et GCP.- Développement d'une API Flask exposant les modèles sélectionnés (notre modèle fine-tune Falcon, mais aussi Mistral7B, CodeLLama7B et CodeLlama13B)- Création d'un client de démonstration Gradio- Déploiement (modèles, API) sur AWS et GCP (avec ou sans Kubernetes)- Dockerisation (avec support GPU) du frontend (Gradio) et des backends (les LLMs)
- Omdena - ReachbotsLead Machine Learning EngineerBTP & CONSTRUCTIONjuin 2023 - septembre 2023 (3 mois)Paris, FranceSur ce projet, nous avons construit un système de reconnaissance des défauts de soudure qui peut être déployé sur des robots pour faciliter les processus de vérification dans la construction navale (en temps réel).J'ai rejoint l'équipe de modélisation pour préparer un modèle multi-label et j'ai pris la tête de l'équipe de déploiement pour les démos.- Aide à la modélisation (préparation et entraînement d'un modèle multi-label YOLOv8)- Développement d'une API Flask exposant les modèles sélectionnés- Création d'un client de démonstration HTML5/JavaScript- Création d'un client de démonstration Streamlit- Déploiement (modèles, API) sur AWS à l'aide de différentes méthodes- Présentation en Anglais de l'état d'avancement de l'équipe de déploiement lors des réunions hebdomadaires avec les 50 collaborateurs et lors des présentations de démonstrations avec le partenaire.
- Omdena - MyCoverJunior ML EngineerBANQUE & ASSURANCESjanvier 2023 - mars 2023 (3 mois)Paris, FranceAu cours de ce projet, nous avons construit un système de reconnaissance et d'inspection des véhicules pouvant aider à prévenir les demandes d'indemnisation illégales lorsqu'un accident se produit.Dans un premiers temps, j'ai rejoins l'équipe chargée de la collecte et de la préparation des données. Au sein de cette première équipe, j'ai d'abord codé un outil d'annotation correspondant à nos besoins, puis j'ai aidé à collecter et à préparer les données nécessaires à un tel projet. C'était très intéressant, car jusqu'à présent, tous mes projets d'IA/ML disposaient de données pour commencer... J'ai donc découvert à quel point il peut être difficile de collecter des données pertinentes et réalisé que c'est en fait une activité qui demande un bonne connaissance du machine learning.Puis, dans un second temps, j'ai pris en charge le déploiement du projet. Pour ce faire, j'ai écrit une API Flask pour fédérer les différents modèles, mis en place un DB SQL, puis déployé l'ensemble sur AWS.Enfin, pour démontrer les possibilités de notre outil, j'ai écrit un client de démonstration utilisant html5 & javascript vanilla.
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Formations
- Ingénieur en intelligence artificielle / Data ScientistOpenClassrooms en partenariat avec Microsoft et CentraleSupelec2022Réalisation de 11 projets professionnalisants - Cadrage d'un projet IA (ROI, équipe, éthique, RGPD) - Développement & déploiement d'un chatbot - Réalisation d'une app de recommandation de news - Segmentation d'images pour véhicules autonomes - Détection des bad-buzz via l'analyse de sentiments - Classification d'images sur un portail type Yelp - Identification des sujets d'insatisfaction des clients - Segmentation des clients d'un site e-commerce - Création d'un credit-scoring pour des micro-prêts - Analyse exploratoire basée sur les Nutri-Scores - Analyse exploratoire pour le suivi des parcs Parisiens
- Développeur d'applications PythonOpenClassrooms2021Réalisation de 13 projets professionnalisants Scrapping, Flask, Django, HTML5, CSS3, Javascript, TDD, PEP8, UML, User-stories, Figma, KANBAN, Shell, Locust, API REST, OWASP & RGPD, SQL, Git, CI/CD
Certifications
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and OptimizationCoursera / deeplearning.ai
- Deep Learning SpecializationCoursera / deeplearning.ai