À propos de Kenan
🎓 Passionné par l’intelligence artificielle et fraîchement diplômé, j’adore utiliser la puissance du machine learning 🤖 et de la data science 📊 pour résoudre des problèmes concrets. Durant mon stage en tant que Data Scientist junior, j’ai eu l’occasion de me former concrètement sur des projets utilisant Python, TensorFlow et l’analyse avancée de données.
🌟 En parallèle, je travaille en freelance en créant des modèles d’apprentissage automatique sur mesure et en aidant mes clients à tirer des insights pratiques de leurs données. Toujours curieux et enthousiaste à l’idée d’apprendre, je suis actuellement une formation intensive de 3 mois de Google Machine Learning Engineer, pour approfondir mes compétences dans le déploiement et la gestion efficace des solutions IA.
🚀 Animé par la curiosité et l’envie constante d’innover, je cherche à contribuer à des projets qui ont un véritable impact. Pour en découvrir plus sur mes réalisations et mes projets, rendez-vous sur mon site : 🌐
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Japonais
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- ManuquipMachine Learning Engineermars 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 3 mois)
- Gestion de Projet : Projet de développement logiciel pour extraire les données produits des PDF de fournisseurs, générant un ensemble de données complet. Utilisation de techniques de Data Analysis et de Data Mining.
- Compétences Techniques : Mise en œuvre de la génération augmentée par récupération (RAG) avec des modèles avancés comme ChatGPT et Mistral pour une analyse de NLP.
- Développement Logiciel : Créé “PDFToExcel,” une application sur mesure utilisant Python pour convertir les données PDF en feuilles Excel structurées.
- Pratiques Agile
- PROJET PERSONNEL – FRENCH LLM (open‑source)Machine Learning Engineerjuillet 2023 - janvier 2024 (6 mois)Paris, France
- Entraînement & Optimisation : Entraînement d’un modèle Transformer-decoder sur corpus français de 10 Go, atteignant 255 000 epochs, optimisant la tokenisation et hyperparamètres.
- Paramètres du Modèle : Utilisation des modèles allant de 10M à 7B param., améliorant les performances et la précision grâce à des techniques de Deep Learning.
- Infrastructure de Déploiement : Déploiement avec Flask, Docker, Kubernetes et HuggingFace, assurant une mise en service scalable et efficace des modèles.
- Utilisation des GPU: GPU NVIDIA de vast.ai
- InaguaMachine Learning Engineerjuillet 2022 - décembre 2022 (5 mois)
- Gestion de Projet IA : Projet d’IA pour améliorer l’engagement des apprenants dans une startup dynamique, en utilisant des méthodes Agiles pour un développement rapide.
- Chatbot éducatif : Développé un chatbot d’apprentissage basé sur le web et automatisé la génération de QCM personnalisés utilisant le NLP.
- Analyse de Texte Avancée : Implémenté des modèles spaCy et Transformer pour l’analyse de texte, la génération de résumés et du Topic modeling.
- Expertise en Déploiement : Géré les déploiements d’applications IA en utilisant Kubernetes sur Heroku et GCP.
- Pipeline MLOps : Prototypé un pipeline ML avec Kubeflow.
- Pratiques Agile
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Formations
- Master 2 / BAC+5 - Artificial Intelligence engineeringESME Sudria2023Artificial Intelligence
- Baccalauréat généralLycée Jacques Decour2017Baccalauréat général
Certifications
- Machine Learning - Stanford onlineCoursera2020
- Neural Network & Deep LearningCoursera2021