Description

🚀 AI & Mobile Developer

✅ Ingénieur d'État en Informatique avec une double expertise en intelligence artificielle et développement mobile multiplateforme

✅ Spécialisé dans la création de solutions scalables, performantes et intelligentes, intégrant IA, vision par ordinateur, systèmes de recommandation et interfaces mobiles modernes

✅ Maîtrise des technologies : TensorFlow, Pandas, NumPy, Python, Flutter, Android Studio

✅ Expérience confirmée sur des projets innovants :

– Applications de livraison de repas intelligentes

– Systèmes de détection en temps réel via caméra (YOLO, OpenCV)

– Outils d’aide à la décision dans le domaine de la santé mentale et des prescriptions médicales

– Applications de reconnaissance de signes et de recommandation personnalisée

✅ Curieux, autonome et orienté impact, je suis à l’écoute de nouvelles opportunités pour relever des défis techniques ambitieux et contribuer à des projets à forte valeur ajoutée

💼 Compétences Techniques

Backend : Flask, Django, PHP

Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, PyTorch, TensorFlow

Bases de Données : MongoDB, MySQL, Firebase, Firestore

Mobile : Flutter (iOS & Android), Android Studio, In-App Purchase

DevOps & Cloud : Google Cloud Platform (GCP), Firebase Cloud Functions, Github Actions

Autres : Linux, Git, Jira, Agile, RESTful APIs, Système de dispatching, MVC

Langages de Programmation : Python, Dart, Java, PHP, C++

🔗 Pour en savoir plus

👨‍💻 LinkedIn : houssemazzag

📦 GitHub : HoussemNeuer

🎯 Envie d’échanger sur votre projet ?

Contactez-moi ! Je serais ravi de contribuer à sa réussite.

Domaines d’expertise

Langues

Arabe
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Grenoble (jusqu’à 20 km), Marseille (jusqu’à 20 km), Toulouse (jusqu’à 20 km), Paris (jusqu’à 20 km), Lille (jusqu’à 20 km)

SNAPYUM
DÉVELOPPEUR MOBILE
TÉLÉCOMMUNICATIONS
avril 2025 - juin 2025 (2 mois)
Développement mobile avec Flutter pour les plateformes iOS et Android.
Intégration du backend avec Flask, Firebase Realtime Database, Firestore, et Cloud Functions.
Intégration du système de paiement via In‑App Purchase.
Utilisation de l’API GPT‑4‑Vision pour la détection d’ingrédients à partir d’une image (object detection).
Génération de recettes à partir d’ingrédients identifiés grâce à GPT‑4.
Intégration de l’API YouTube pour afficher des vidéos explicatives des recettes.
Fonctionnement de l’application : l’utilisateur prend une photo ou sélectionne une image des ingrédients, l’IA identifie les aliments et propose des recettes adaptées avec instructions pas à pas.
Application pensée pour une expérience utilisateur simple et intuitive, axée sur l’intelligence artificielle et la cuisine personnalisée.
Participation à toutes les étapes du cycle de développement, de la conception à la mise en production.
Tests, corrections de bugs, et publication de l’application sur l’App Store et le Play Store.
GPT4 flask Flutter Firebase intelligence artificielle
SESSTIM
Machine Learning Engineer
novembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)
Marseille, France
I worked as an AI Engineer at SESSTIM for 12 months on a project focused on analyzing the mental health of cancer patients using SNDS data (specifically VICAN data). The goal of this project was to detect and monitor mental health outcomes in cancer patients based on their treatment sequences, leveraging large-scale health data.

My responsibilities encompassed the entire data science pipeline, including:

Data Preprocessing and Cleaning: I worked on processing complex, multi-source SNDS data, cleaning and preparing it to ensure quality. I collaborated closely with cancer specialists to perform feature engineering, identifying key variables relevant to patient mental health based on treatment paths and sequences.
Model Development and Evaluation: I applied a variety of machine learning models to predict mental health outcomes, including deep learning models such as LSTM with autoencoders to capture sequential patterns in treatment, as well as traditional models like Random Forest and XGBoost. I evaluated model performance and refined it to achieve reliable and interpretable results.
Developing SNDSPOP Package: As part of the project, we developed a package called SNDSPOP for simplifying the characterization of cancer patient groups. This package enables developers and researchers to analyze patient characteristics with a single line of code. SNDSPOP provides detailed insights, such as:
Treatment Usage: Automatically calculates the usage percentage of various treatments (e.g., radiotherapy, surgery).
Treatment Regimen Analysis: Characterizes treatment regimens (e.g., neoadjuvant, adjuvant).
Sankey Diagram Visualization: Generates a Sankey diagram to visualize patient treatment sequences, helping users understand treatment flows and transitions based on medical records.
I worked with a dataset of +7,000 patients, covering treatments under SNDS categories like CCAM, ICD-10, ATC, BIO, and LPP.
Développeur Python TensorFlow Deep Learning Machine learning SNDS LSTM
SESSTIM
Machine Learning Intern
mars 2023 - août 2023 (6 mois)
Marseille, France
During my six-month internship at SESSTIM, I worked on PHARMA AI, a project designed to analyze medical prescription data from Marseille hospitals to identify potential prescription errors. These errors could include overdoses, underdoses, and incompatible medications prescribed together, among other issues.

I was responsible for the end-to-end development of the project, handling tasks across the entire data science pipeline. This included:

Data Cleaning and Verification: I ensured the quality and consistency of the prescription data, addressing any missing or erroneous values.
Model Training and Evaluation: I built and trained machine learning models to detect prescription anomalies and rigorously evaluated their performance.
Model Interpretability: I focused on making the model's decisions interpretable, which is essential in the healthcare field to ensure trust and transparency.
Model Deployment: Finally, I deployed the model to ensure it could function in a real-world setting, integrating seamlessly into hospital workflows.
Machine learning MLOps Programmation Python

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Engineer's degree, Computer Science
ECOLE SUPERIEURE EN INFORMATIQUE 08 MAI 1945, SIDI BEL ABBES
2023
Engineer's degree, Computer Science
Licence, Informatique
Centre Universitaire de Souk-Ahras
2020
Licence, Informatique

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Udacity
2019
Pytorch Machine learning Deep Learning Python

Houssem Eddine Azzag

MLOPS | Mobile Developer

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