About Syntiche
Je suis un ingénieur en intelligence artificielle et data scientist passionné, titulaire d'une licence en informatique et d'un master en science des données. J'ai une expertise en vision par ordinateur et NLP, utilisant le machine learning, le deep learning, Python et C++. J'ai travaillé sur des projets d'inspection par vision, de traitement de documents et des LLM. En tant qu'intervenant pédagogique, j'enseigne la programmation, la data science et l'IA. Toujours en quête de nouveaux défis, je suis prêt à apporter mon expertise pour des projets innovants en AI et data science.
Quelques outils :
- Languages de programmation : Python, C, C++, Java, Arduino, php, javascript
- Machine Learning : Scikit-learn, SVM, Random Forest, KNN, etc
- Deep learning : Keras, Tensorflow, pytorch, onnx, onnxruntime, openvino
- Computer Vision : OpenCV, Scikit-image, deep learning, huggingface
- NLP : NLTK, Spacy, huggingface
- DataViz : Seaborn, SNE, T-SNE, matplotlib, Clustering, tableau, Power BI
- Traitement de données : Numpy, Pandas, Scipy
- BDD : MySQL, XPath, XQuery, MongoDB
-Azure devops
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- PARIS YNOV CAMPUSIntervenant pédagogique indépendantEDUCATION AND E-LEARNINGJanuary 2024 - May 2024 (4 months)Nanterre, France- Animation du cours de Conteneurisation Docker- Développement de supports pédagogiques et programmes de formation adaptés à chaque cours.- Accompagnement des étudiants dans leurs projets, assurant un suivi personnalisé et un soutien technique.- Conception et évaluation des examens et des travaux pratiques pour mesurer les compétences acquises par les étudiants.
- MeerabelMission — Système d’évaluation & tri intelligent de photos pour MeerabelE-COMMERCEFebruary 2025 - May 2025 (3 months)Paris, FranceJ’ai conçu et livré un système d’Image Quality Assessment (IQA) qui note et classe automatiquement les photos, tout en apprenant les préférences utilisateurs à partir de comparaisons A/B. L’approche combine un modèle léger optimisé pour le mobile (Core ML / TensorFlow Lite) et un pipeline reproductible pour la préparation des données, l’entraînement et le déploiement. L’objectif : accélérer la sélection des “meilleures” images et proposer un classement personnalisé par utilisateur.Ce que j’ai faitDéfinition du besoin et des critères de qualité/esthétique avec l’équipe Meerabel.Mise en place d’un modèle IQA compact (type MobileNet) et d’un ranking pairwise pour apprendre des votes A/B.Personnalisation du score par profil utilisateur tout en conservant une bonne généralisation.Export des modèles et optimisation on-device (Core ML / TFLite) pour une latence faible.Fourniture de notebooks/scripts d’entraînement, modèles prêts à intégrer, et guide d’intégration iOS/Android.Bonnes pratiques MLOps : versioning des données/modèles et suivi des métriques.RésultatTri automatique des photos avec un score 0–100 et classement personnalisé par utilisateur.Solution mobile-ready, simple à maintenir et à réentraîner selon les retours produit.
- LalalabData ScientistE-COMMERCESeptember 2024 - November 2024 (2 months)Paris, FranceDans le cadre de ma collaboration avec Lalalab, j'ai développé un modèle de score esthétique d'image permettant d'évaluer la qualité visuelle pour optimiser l'expérience utilisateur. Ce projet m'a permis de travailler avec TensorFlow, TensorFlow Lite, et Core ML afin de créer des modèles performants et adaptés à l'inférence sur appareils mobiles.J'ai réalisé des conversions spécifiques des modèles pour qu'ils soient compatibles avec les environnements Core ML et TensorFlow Lite, facilitant ainsi leur intégration en iOS et Android. En complément, j'ai produit le code d’inférence en Swift et en Kotlin, permettant une utilisation fluide du modèle sur ces plateformes. J'ai également rédigé une documentation détaillée et fourni le code sous forme de package, assurant une prise en main et un déploiement simples pour l’équipe technique.Cette mission m'a permis de renforcer mes compétences en conversion et optimisation de modèles pour le mobile, ainsi qu'en documentation technique et développement de solutions prêtes à l’emploi pour des systèmes contraints.Cette mission m'a permis de consolider mon expertise en vision par ordinateur, en conversion et optimisation de modèles pour le mobile, en développement multi-plateformes, en développement de solutions prêtes à l’emploi pour des systèmes contraints tout en gardant un fort accent sur l'expérience utilisateur et la qualité esthétique.
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