Yan Wang

Composition de l'équipe: 2 PO, 2 Data Scientist, 2 Designer, 4 développeurs Projet IA Gazodoc : Développement d'un système RAG pour fournir de s réponses précises aux requêtes à partir de Gazodoc (4000+ PDFs, Word, PPT, etc.), optimisé par Query Transform, Hybride Retriever, LLMReranker, mémoire et filtrage des métadonnées. Intégration d'Un système d'apprentissage avec les retours des utilisa teurs (Like/Dislike). Création d'un parser général pour extraire images et tableaux en utilisant multi-modal. Projet Retrodoc : Participation au développement d'un système RAG basé sur un Graph Retriever et un système de synthèse de notes. Projet Matomo : Conception d'un workflow multi-agent basé sur la réflexion et la collaboration pour extraire des données de l'API Matomo via des r equêtes en langage naturel. TelephonePRO : Développement d'un système de conseil basé sur la reconnaissance vocale du modèle Whisper d'OpenAI et la diarisation pour générer des synthèses courtes des enregistrements entre clients et conseillers. Ce système peut également évaluer les services des conseillers afin de fournir des suggestions.

Composition de l'équipe: 1 PO, 1 SM, 2 Data Engineer, 2 Cloud Engineer Développement de pipelines d'extraction de données vers un entrepôt d e données. Création d'un prototype pour l'analyse de données par PowerBI et Matp lotlib.

Composition de l'équipe: 1 PO, 2 PMO, 1 SM, 4 Stagiaire, 4 Dev, 2 Da ta Engineer, 4 Data Scientist, 2 Cloud Engineer, 8 AMOA Gestion opérationnelle et scientifique d'une équipe de consultants et stagiaires. Diriger le développement d'un système de recommandation exploitant des algorithmes Transformers avec nltk et spacy, un algorithme de prédiction de k-hop dans un Knowledge Graph dans neo4j, une méthode de géolocalisation paramétrique sur Google Maps, et un déploiement de service Lambda sur AWS, en utilisant plus de 200 CV réels et plus de 3 500 offres Indeed, améliorant l'interaction et l'engagement des utilisateurs d'environ 30 %. Proposer et implémenter un chatbot de sentiment : un moteur de recherche basé sur Transformer, un arbre de décision modélisé par l'intelligence émot ionnelle, un modèle SWEM entraîné pour l'analyse des sentiments, une reconnaissance des émotions basée sur ViT et un réseau d'apprentissage par renforcement profond avec une politique adaptative. Collaborer avec des clients tels qu'Orange et 365 Talents pour optimiser les solutions.