À propos de Salah-Eddine
Machine Learning Engineer diplômé de CentraleSupélec, avec 3 ans d’expérience dans la conception et l’industrialisation de modèles d’IA. Spécialisé en Deep Learning (PyTorch) et en IA Générative (LLMs, RAG), je m’attache à optimiser les performances et à déployer des solutions à la fois sur architectures cloud (AWS) et systèmes embarqués.
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Expériences
- Safran Hélicoptère Engines/ MPDATAMachine Learning EngineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEnovembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 7 mois)Tarnos, France• Architecturé et implémenté une refonte de la chaîne de traitement SHARP, réduisant le temps de calcul de plus de 40% grâce à la compilation JIT avec Numba, la parallélisation et l'optimisation des I/O mémoire.• Redéfini l'architecture logicielle pour un fonctionnement hors ligne, en adaptant les chaînes de calcul et en intégrant des mécanismes de commutation robustes pour garantir la continuité des opérations.• Conçu et déployé en production un module de détection et correction d'anomalies pour des séries temporelles critiques. Cette innovation a fait l'objet d'un dépôt de brevet, sécurisant la propriété intellectuelle de l'entreprise.• Développé et entraîné des modèles de Machine Learning pour la reconstruction de données de capteurs, permettant d'étendre les capacités d'analyse à des variantes d'hélicoptères non équipées.• Développé de bout en bout un décodeur logiciel en Python pour un nouveau boîtier avionique (protocole ARINC 429), de la spécification technique jusqu'à la mise en production.• Développé et déployé un chatbot utilisant des agents IA pour se connecter aux bases de données techniques, permettant auxéquipes de support de répondre efficacement aux questions techniques complexes via une interface conversationnelleintuitive• Migration de l'infrastructure logicielle et des pipelines de données vers AWS, en modernisant les architectures historiques vers des solutions cloud-natives pour assurer une haute disponibilité et une scalabilité dynamique.Technologies utilisées : Python, Shell, Bash, Unittest, Pytest, Pandas, Numpy, Numba, Cython, Gitlab, Docker, ARINC 429, Elasticsearch, PyTorch, TensorFlow/Keras, Scikit-learn, Architecture RAG, LLMs (OpenAI API / Mistral), LangChain / LlamaIndex, Bases de données vectorielles (ChromaDB / Pinecone), AWS (S3, EC2, ECS, Lambda, IAM).
- SYNCHROTRON SOLEILApprenti Software Engineerjanvier 2020 - septembre 2022 (2 ans et 8 mois)Saint-Aubin-lès-Elbeuf, France• Contribué au développement d'une application web en architecture micro-services (Java, Angular) et mis en place la pipeline de déploiement CI/CD avec Docker, garantissant des mises en production fiables.• Automatisé les tests de non-régression (Selenium, TestNG) pour l'application Sun Set, améliorant la fiabilité des déploiements et fournissant des rapports de tests détaillés.• Développé et déployé un modèle de Deep Learning (CNN) pour l'analyse de données de diffraction, accessible aux chercheurs via une interface web dédiée.• Implémenté une solution d'anonymisation de bases de données Oracle via des scripts SQL et une interface web, assurant la conformité RGPD pour les environnements de test.Technologies utilisées : Angular, Java, Docker, Selenium, Oracle DB, SQL.
- MorrocoAIMentor for Morocco AI Generative AI Hackathonsmars 2023 - novembre 2024 (1 an et 8 mois)Mentor for Morocco AI Generative AI Hackathons : InovAI2024, GENAI2023
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- Nanodegree AWS Cloud Architect, Spark andNanodegree AWS Cloud Architect, Spark and