MGAbout Maroua
Bonjour, je m’appelle Maroua, je suis Machine Learning Engineer avec plus de 15 mois d’expérience en NLP et en LLMs. Mon parcours allie une solide base théorique, des compétences techniques pratiques et une forte passion pour la recherche, avec une expérience avérée dans la conception, le fine-tuning et l’évaluation de modèles de langage avancés. J’ai également acquis de l’expérience dans la collaboration avec des équipes métiers afin de résoudre des problèmes complexes.
Bien que mon expertise principale soit en NLP/LLMs, je reste polyvalente dans le domaine du Machine Learning et je ne me limite pas uniquement au NLP. Je suis également capable de traiter des problématiques de machine learning supervisé ou d’autres types de défis liés aux systèmes d’apprentissage automatique.
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Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- CapgeminiIngénieur de recherche en LLM et GenAISOFTWARE PUBLISHINGMarch 2024 - September 2024 (6 months)Paris, FranceCréation d'une Pipeline Machine Learning à plusieurs modules :• Collecte, prétraitement, création et annotation du dataset des tests logiciels.• Évaluation et sélection des modèles LLMs open-source : Llama2, Mistral.• Adaptation des modèles en utilisant des techniques de Prompt Engineering (Zero/few-shot, Chain of Thought et Prompt Chaining) et de Quantification "Bits And Bytes".• Évaluation des performances du LLMs à l'aide des Sentence Transformers. Travail au sein d'un environnement Agile avec le framework Scrum.
- OoredooAdministrateur de base de donnéesTELECOMMUNICATIONSMarch 2023 - August 2023 (5 months)• Installation et mise à jour du SGBD Oracle.• Création, migration et maintenance des bases de données.• Gestion des accès et des utilisateurs. Classification Zero-shot des articles biomédicaux avec les Sentence Transformers
- LITISIngénieur de recherche en NLPMEDICALOctober 2021 - July 2022 (9 months)Rouen, FranceCréation d'une Pipeline Machine Learning à plusieurs modules :• Collecte, nettoyage et prétraitement des données de la base de données PubMed/MEDLINE.• Création d'un dataset annoté d'articles biomédicaux spécifique au zero-shot pour l'entrainement, validation et test.• Conception et réalisation de Sentence Transformers spécifiques au domaine à partir de Transformers biomédicaux (Bio BERT) et de Sentence Transformers du domaine général (Sentence BERT).• Finetuning des modèles créés sur la tâche de classification zero-shot.• Évaluation, test et comparaison des performances des modèles (Scikit-learn, Pandas, Numpy).• Synthétisation du travail en un mémoire de fin d'études. Audit du processus de facturation automatique
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- Master 2 en Machine Learning pour la Data ScienceUniversité Paris Cité2024Machine Learning pour la Data Science
- Ingénieur en Systèmes InformatiquesÉcole Supérieure d'Informatique (ESI)2022
Certifications
- IELTSBritish Council2021