About Mohamed Amir
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- CORAL-IODeveloppeur PythonDIGITAL AND ITJuly 2022 - July 2023 (1 year and 1 month)Paris, FranceCréer une platforme dedié au photoghraphes:●Créer un ensemble de données pour créer un modèle de reconnaissance des visagesutilisé pour détecter les visages des clients signés et étiquetés.●Créez un ensemble de données de test avec les clients inconnus, non étiquetés.●Appliquez le modèle créé à l'ensemble de données inconnu pour affecter chaque client inconnu au client correspondant dans la base de données.●Développement des nouveaux besoins.●Développement des algorithmes et des scripts pour la préparation des données.●Analyse et évaluation des résultats des algorithmes de Machine Learning.●Évaluation et déploiement des modèles Deep Learning.●Implémentation des APIs et des Web services nécessaires liés aux échanges des donnéeset aux algorithmes de Deep Learning.●Déploiement des APIs avec Docker.●Analyse des problèmes de performance et proposition des solutions d'amélioration.●Rédaction de la documentation.●Vérifiez l'affectation des clients et réaffectez les clients mal étiquetés.●Déployez le modèle et concevez des API pour la formation et la prédiction.●Implémentation d'une file d'attente de tâches avec Celery.●Développement d'une architecture basée sur des microservices avec rabbitmq.●Création et conception d'une architecture basée sur les événements avec rabbitmq.●Implementation d'un systéme de parrainage.
- FreelancePython/Machine learning developerDIGITAL AND ITMarch 2022 - Today (4 years and 3 months)
- Tunisian CloudData ScientistSOCIAL NETWORKSFebruary 2021 - June 2022 (1 year and 5 months)Tunis, TunisiaCréation d'une plateforme qui est utilisée pour :●Le scraping web des médias sociaux.●Construire un modèle d'analyse de sentiment Bert pour analyser le sentiment des utilisateurs d'un produit/service et de leurs concurrents.●Créer un tableau de bord du résultat.●Collecte et préparation d'un dataset à partir des APIs des réseaux sociaux.●Labellisation du dataset avec L'API du AWS Comprehend.●Application de plusieurs méthodes de nettoyage des données.●Préparation de plusieurs modèles pour les langues arabe, français, anglais.●Construire et entraîner un modèle pour détecter si une phrase est en tunisien arabe ou en tunisien français.●Implémentation d'un pipeline pour la préparation du données pour la prédiction basé sur la langue de phrase donnée.●Création d'un dataset pour la langue arabe à partir d'un dataset français.●Application du modèle BERT pour l'analyse des sentiments des utilisateurs ainsi que l'analyse des sentiments basée sur les aspects.●Déploiement des modèles avec Flask.●Développement du partie backend pour l'authentification.●Création d'un cron job pour le collecte de données.●Implémentation d'un dashboard avec angular.●Containerisation des applications front end, back end et base de données.●Création du CI/CD des applications.
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