Description

Muni de 3,5 ans d'expérience en Python, je suis motivé pour réaliser des missions freelance en systèmes d'IA. Mon objectif est de fournir une expérience optimale aux utilisateurs et aux clients de différents secteurs (commerce de détail, banque, assurances, luxe).

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Paris (up to 50km)

LIAS
Ingénieur de modèles de décision
October 2021 - February 2025 (3 years and 4 months)
- Conception et développement de modèles d'optimisation et de prédictions ;
- Traduire les spécifications métiers en spécifications modèles et techniques ;
• Développer en Python les modèles d'optimisation avec les contraintes et la fonction objectif ;
• Contribuer à l'accélération du temps de calcul du solveur en déterminant les patterns critiques affectant l'algorithme d'optimisation, ce qui a permis d'améliorer le temps de calcul jusqu'à 177 fois.
• Réaliser les tests pour valider le modèle obtenu en récupérant les données au format Pandas et JSON.
Recherche opérationnelle Experience de 3.5 ans en Python
Projet personel
Ingénierie RAG système
October 2025 - November 2025 (1 month)
Chatbot RAG avec FAISS et LLMs : Développement d’un système de génération augmentée par récupération (RAG) pour des données structurées :

- décomposition de chaque ligne de données en chunks indépendants pour la création d’embeddings sémantiques ;
- génération d'embeddings avec un modèle gratuit et utilisable hors ligne (BAAI/bge-m3) ;
• Construction d’un index FAISS pour récupérer les chunks les plus pertinents à partir d’une requête.
• Intégration d’un LLM (Ollama local ou API OpenAI) pour générer des réponses en langage naturel contextualisées.
• Conception du pipeline avec une séparation claire entre l'ingestion hors ligne et la récupération en ligne, assurant reproductibilité et prêt pour la production.
Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier readme disponible sur Github :
https://github.com/nourkarnib/rag-chatbot-system.
RAG LLM Langchain Chatbot Faiss
Projet personnel
Fine tuning d'un LLM (GPT-2)
August 2025 - October 2025 (2 months)
- IA générative pour l’analyse des avis sur les produits (avis Amazon) : peut être utilisée comme modèle linguistique dans un système d’IA complexe, tel qu’un chatbot ou un multimodèle.
- Réalisation d’un prétraitement des données sur des entrées réelles bruitées ;
- Fine-tuning de GPT-2 ou analyse spécifique à un domaine, réduisant la perplexité et améliorant les performances du modèle ;
• Gestion du contrôle de version à grande échelle pour les points de contrôle et les artefacts des modèles.
• Déployer le modèle sur Hugging Face Hub, démontrant la fourniture d’une solution de bout en bout, disponible ici : https://huggingface.co/spaces/nourkarnib/fine-tuned-gpt2.
• Solutions d’ingénierie structurées pour une meilleure structure d’entrée des modèles, reflétant la résolution pratique des problèmes dans les systèmes complexes.
Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier readme disponible sur Github : https://github.com/nourkarnib/Gen-AI-Opinion-about-products-based-on-AWS-data.
LLM Python OpenAI API