- LokelaLead IA / Software engineerEDUCATION & E-LEARNINGOctober 2022 - Today (2 years)Toulouse, FranceStartup destiné à rendre l'apprentissage des langues plus facile et amusant pour les enfants, en exploitant les dernièresinnovations en matière d'IA générative. L’application offre les fonctionnalités suivantes :● Création d'histoires sur mesure enrichies d'une narration, adaptées aux préférences de chaque utilisateur.● Capacité de répondre aux questions et de générer des quiz basés sur l'histoire choisie.● Contrôle de la prononciation correcte et suivi de la mémorisation..Environment technique: Python, Javascript, React, Azure IA, Firebase storage, firebase serverless functions, Nlp: chatGPT,LLama, Mistral, prompt engineering, Image: Midjourney, Stable diffusion,runawayML, Speech: Whisper...
- BANQUE DE FRANCESenior data scientist / Software engineerBANKING & INSURANCEMarch 2021 - June 2022 (1 year and 3 months)●Analyse de besoin de reconnaissance vocale pour une application, évaluation et mise en œuvre d’un benchmark de plusieurs solutions payantes et open source.● Développement du backend en Python/Django, déploiement sous forme de conteneurs docker.● Adaptation de modèle de reconnaissance vocale (NLP) pour répondre au mieux au vocabulaire de l’application enquestion.● Reprise d’un projet NLP sur la réponse aux questions utilisateur / Chat :● Évaluation de plusieurs approches techniques qui correspondent aux ressources de l’équipe.● Configuration/ entraînement de modèle Raza.● Configuration Elastic search.● Évaluation de Neural embeddings (semantic search) pour la similarité requête/réponse.● Intégration des nouveaux composants à l’application principale, Tests…etc.Environment technique: Python, DOCKER, wav2vec, custom LSTM Speech model,Pyctcdecode, KenLm, Hugging Face, AzureAI, Rasa, Tensorflow, Spacy, Django, Elastic search, neural embeddings ( NLP vector search)
- LINAGORAMachine Learning Engineer / Data scientistSOFTWARE PUBLISHINGJanuary 2018 - November 2019 (1 year and 10 months)● Collecte/nettoyage d'une grande masse de données (10000 heures de données vocales/textuelles avec annotation) pourentraîner les modèles Deep learning.● Développement et test de plusieurs architectures et algorithmes d'optimisation en Pytorch pour permettre unentraînement rapide des modèles (CNN, LSTM, TRANSFORMERS, attention/CTC).● Développement API Rest compact sans état pour faciliter la montée en charge.● Packaging Docker, Kubernetes et déploiement sur les instances Managed Kubernetes sur le Cloud.Environment technique: Python, Pytorch, DOCKER, Kubernetes, TorchServe, Spacy, KenLm, OVH CLOUD
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- Master of Science in Computer ScienceUniversité Paul Sabatier Toulouse III2015Master's degree, Computer science
- Deep learningCoursera2018