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- VitaAppsDéveloppeur Flutter / IASPORTSFebruary 2025 - July 2025 (5 months)Bucharest, RomaniaDéveloppement d'une Application mobile basée sur l'IA pour la détection des mouvements corporels via la caméra du smartphone en temps réel.Intégration d'un modèle Google ML Kit de la détection de poses humain.Mise en oeuvre d'une authentification sécurisée via Firebase Auth.Mise en place d'un algorithme de calcul automatique des répétions d'expercices physique (squats, pompes, abdos) en temps réel.Etude comparative de modèles de l'état de l'art pour la détéction de pose humain (MediaPipe pose, OpenPose, Google ML kit Pose).Conception et mise en place d’une interface utilisateur réactive et responsive avec Flutter et des widgets personnalisés.Implémentation des opérations CRUD pour les exercices sportifs (ajout, consultation, modification, suppression) via Cloud Firestore.Utilisation de l’architecture Bloc/Cubit pour la gestion des états et une organisation modulaire du code.
- SeekMakeDéveloppeur Full Stack - StageJune 2024 - September 2024 (3 months)Tunis, TunisiaDéveloppement d'une application desktop multiplateforme (Mac, Linux, Windows) interconnectée à la plateforme web de SeekMake spécialisé dans la fabrication 3D.Gestion d'accès des utilisateurs aux différentes pages de l'application.Implémentation d'une pipeline CI/CD réduisant le temps de déploiement de 40%.Déploiement de l'application sur Microsoft Azure.Ajout d'une nouvelle fonctionnalité au site web SeekMake, permettant aux utilisateurs de télécharger leurs applications de bureau pour différents systèmes d'exploitation.Conception et mise en place d'un tableau de bord et graphiques dans le portal Admin, permettant la visualisation des statistiques d'évolution de la productivité (nombre de fabricant par pays, nombre de commandes par fabricants...).
- Smart ConseilData Scientist - StageJune 2023 - September 2023 (3 months)Tunis, TunisiaCollecte de plus de 100 000 échantillons de données pour différents cas d'usage (classification d'emails, la détection de burnout, la classification de sentiments, et la détection de langage abusif dans les images).Utilisation des CNN pour l’analyse d’images contenant du langage abusif, en utilisant des modèles entraînés pour détecter les éléments visuels indicateurs de contenu inapproprié.Nettoyage, visualisation et analyse des données.Utilisation de LSTM et Transformer (BERT) pour la classification de texte, notamment pour analyser des emails, des sentiments et détecter le burnout, permettant de capturer le contexte sémantique et les dépendances à long terme dans les séquences textuelles.Implémentation d’un traducteur français-anglais et d’un algorithme de détection de la langue d’un texte (Transformers, RoBERTa).Comparaison experimentale des modèles en fonction des cas d’usage (Naive Bayes, CNN, LSTM, Transformer).Déploiement des modèles entrainés en API en utilisant FastAPI.
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