À propos de Nour
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète
Expériences
- LIASIngénieur de modèles de décisionoctobre 2021 - février 2025 (3 ans et 4 mois)- Conception et développement de modèles d'optimisation et de prédictions ;- Traduire les spécifications métiers en spécifications modèles et techniques ;• Développer en Python les modèles d'optimisation avec les contraintes et la fonction objectif ;• Contribuer à l'accélération du temps de calcul du solveur en déterminant les patterns critiques affectant l'algorithme d'optimisation, ce qui a permis d'améliorer le temps de calcul jusqu'à 177 fois.• Réaliser les tests pour valider le modèle obtenu en récupérant les données au format Pandas et JSON.
- Projet personelIngénierie RAG systèmeoctobre 2025 - novembre 2025 (1 mois)Chatbot RAG avec FAISS et LLMs : Développement d’un système de génération augmentée par récupération (RAG) pour des données structurées :- décomposition de chaque ligne de données en chunks indépendants pour la création d’embeddings sémantiques ;- génération d'embeddings avec un modèle gratuit et utilisable hors ligne (BAAI/bge-m3) ;• Construction d’un index FAISS pour récupérer les chunks les plus pertinents à partir d’une requête.• Intégration d’un LLM (Ollama local ou API OpenAI) pour générer des réponses en langage naturel contextualisées.• Conception du pipeline avec une séparation claire entre l'ingestion hors ligne et la récupération en ligne, assurant reproductibilité et prêt pour la production.Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier readme disponible sur Github :https://github.com/nourkarnib/rag-chatbot-system.
- Projet personnelFine tuning d'un LLM (GPT-2)août 2025 - octobre 2025 (2 mois)- IA générative pour l’analyse des avis sur les produits (avis Amazon) : peut être utilisée comme modèle linguistique dans un système d’IA complexe, tel qu’un chatbot ou un multimodèle.- Réalisation d’un prétraitement des données sur des entrées réelles bruitées ;- Fine-tuning de GPT-2 ou analyse spécifique à un domaine, réduisant la perplexité et améliorant les performances du modèle ;• Gestion du contrôle de version à grande échelle pour les points de contrôle et les artefacts des modèles.• Déployer le modèle sur Hugging Face Hub, démontrant la fourniture d’une solution de bout en bout, disponible ici : https://huggingface.co/spaces/nourkarnib/fine-tuned-gpt2.• Solutions d’ingénierie structurées pour une meilleure structure d’entrée des modèles, reflétant la résolution pratique des problèmes dans les systèmes complexes.Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier readme disponible sur Github : https://github.com/nourkarnib/Gen-AI-Opinion-about-products-based-on-AWS-data.
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