Acerca de Djoupe Pene
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Competencia profesional completa
Experiencia
- BpifranceData ScientistSECTOR PÚBLICO & COMUNIDADabril de 2025 - mayo de 2025 (1 mes)Développement d’un Chatbot d'Amélioration des Stratégies Financières• Collecte et structuration des données à partir de sources variées pour préparation desdatasets.• Sélection et fine-tuning des modèles Llama pour répondre aux besoins spécifiques du client.• Développement Backend : Intégration de modèles IA dans une architecture sécurisée etévolutive.• Optimisation des ressources CPU et mémoire pour garantir des performances optimales.• Sécurisation des données sensibles et intégration sécurisée dans un environnement Docker.• Déploiement du système en production sur un VPS ultra-sécurisé.
- CapgeminiData Scientistoctubre de 2022 - octubre de 2024 (2 años y 1 mes)Paris, FranciaDétection d'émotion, de sexe et d'âge sur un système embarqué• Gestion complète du projet, de la conception à l'intégration des modèles IA sur la cible.• Développement d'une solution de reconnaissance faciale en temps réel sur système embarqué pour l'analyse d'émotions, de genre et d'âge simultanément avec une précision de 85% environ grâce à des modèles IA.• Intégration efficace des algorithmes de détection sur un POC (Raspberry Pi) afin de répondre aux contraintes de ressources d'un système embarqué.Apprentissage automatique avec Python pour des prédictions• Apprentissage supervisé : Techniques d'apprentissage supervisé (régression linéaire, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones).• Apprentissage non supervisé : Utilisation d'algorithmes de clustering (K-means) et d'analyse des composantes principales (ACP).• Prétraitement des données : Mise en place d’une plateforme ETL (Nettoyage, transformation et normalisation des données, gestion des valeurs manquantes et des outliers).• Évaluation des performances des modèles.Développement d'un modèle d'aide à la prédiction desmaladies dans des hôpitaux• Réalisation d’un benchmark des données et solutions existantes pour aligner les méthodes à utiliser avec les besoins du projet.• Collecte et mise en place d’une pipeline ETL de traitement de plus de 10 000 images radiographiques améliorant leur qualité à l’aide d’Azure Data factory, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Gen 2, Databricks, Azure Key Vault.• Visualisation et rééquilibrage des données pour des analyses afin d’optimiser l’entrainement des modèles.• Développement d’un modèle IA performant (87% de précision) intégré à une application web pour médecins, avec un pipeline CI/CD pour des déploiements rapides et fiables (Docker, Git, AWS) afin de garantir des mises à jour rapides et continues.
- VerdonIngénieure Data Scientistdiciembre de 2024 - febrero de 2025 (2 meses)Paris, FranciaDéveloppement d’un Chatbot Personnalisé• Analyse, traitement et nettoyage de la base de données non structurée de l’entreprise pour une meilleure exploitation des informations.• Conception et mise en place de bases de données SQL structurées et optimisées pour le stockage et la gestion des données dans les vecteurs.• Déploiement d’une solution RAG optimisée pour la récupération et la génération d’informations basé sur les données de l'entreprise.• Structuration et indexation des données pour améliorer la recherche vectorielle et réduire la latence.• Développement d’un chatbot sur mesure avec des modèles LLM avancés (Llama, DeepSeek).• Optimisation des réponses via des bases vectorielles (FAISS, ChromaDB, Pinecone) et moteurs hybrides.• Gestion des défis des LLMs : hallucinations, évaluation des réponses, gestion du contexte.• Déploiement du chatbot et intégration avec les systèmes existants.
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