BAAbout Bouzid
Data Scientist & enseignant en traitement du signal — expert Deep Learning, Computer Vision & compression neuronale
Docteur en informatique et postdoctorant, je conçois et optimise des modèles d’IA avancés pour la vision par ordinateur, le traitement d’images et la compression apprenante. Je maîtrise l’ensemble de la chaîne, du prototypage scientifique jusqu’à l’industrialisation, en m’appuyant sur des architectures de pointe (Transformers, SSM, VAE, et SNN) et une expertise solide en traitement du signal.
J’interviens notamment sur :
- fine-tuning et adaptation de foundation models (Grounding DINO, Florence),
- distillation, compression et optimisation de modèles pour environnements contraints,
- conception et déploiement de pipelines IA avec une bonnes pratiques MLOps,
- analyse de données visuelles et de séries temporelles,
- accompagnement & transfert de compétence (enseignement, vulgarisation des concepts techniques).
Mon approche repose sur une double force : rigueur scientifique et efficacité opérationnelle. J’excelle à transformer des problématiques complexes en solutions IA fiables, performantes et maintenables, adaptées aux besoins concrets de l’industrie comme de la R&D.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Arabic
Native or bilingual
kabyle
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Université Sorbonne Paris NordPostdoctoral ResearcherRESEARCHJanuary 2025 - Today (1 year and 5 months)Paris, France• Few-Shot Object Detection in aerial images.• Knowledge distillation for model optimization, improving efficiency and performance in deep learning archi tectures.• Fine-tuning foundational models such as Grounding DINO and FLORENCE, refining their capabilities for specific applications.teaching signal/image processing, C language
- Laboratoire de Traitement et Transport de l'Information L2TI (Institut Galil´ ee)Doctoral Researcher in Deep Learning-Based Image CompressionSeptember 2021 - December 2024 (3 years and 3 months)Nord, France• Conducted advanced research on end-to-end deep learning models for image compression, focusing on opti mizing storage and bandwidth constraints for high- resolution images• Developed three innovative approaches: – Swin Transformer without Positional Encoding (SwinNPE)
- Laboratoire de Traitement et Transport de l'Information L2TI (Institut Galilée)Research InternRESEARCHNovember 2020 - March 2021 (4 months)Paris, FranceStudy and evaluation of various motion estimation models: FlowNet, SpyNet, PWC-Net, RAFT, ARFlow,
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Education
- Ph.D. in Computer ScienceUniversit´ e Sorbonne Paris Nord2024Ph.D. in Computer Science
- M.Sc. in Computer Science, Vision and Intelligent Machines (VMI)Universit´ e de Paris (formerly Paris-Descartes)2021M.Sc. in Computer Science, Vision and Intelligent Machines (VMI)