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Adil Ouafssou

Deep Learning Engineer / Machine Learning Engineer

Works remotely from Annet-sur-Marne

  • 48.9256
  • 2.7192
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Location
Annet-sur-Marne, France
Remote only
Primarily works remotely

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Skills (50)

Adil in a few words

Je suis ingénieur en intelligence artificielle spécialisé en Computer Vision à partir d'approches en Deep Learning.

Diplômé d'un Master en Data Science à l'Université Gustave Eiffel, j'ai réalisé mon stage de fin d'études chez Youmiam où j'ai été amené à réaliser des dashboards automatisés pour les équipes commerciales (scripting en python & MySQL).

J'ai ensuite été responsable chez eXplain du traitement automatique des données et d'en assurer leur qualité en tant que Data Engineer.

Par la suite j'ai mis à disposition mes compétences en Deep Learning auprès du cabinet de conseil Saegus pendant 1 an.

J'ai notamment mené a bien une mission (en R&D) concernant un projet de reconnaissance de modèles de briquets à partir d'images dans un contexte industriel.

Aujourd’hui je suis disponible pour des missions en remote

Experience

Saegus

Consulting & Audits

Deep Learning Engineer

Paris, France

November 2021 - April 2022 (5 months)

Poursuite du travail en R&D mené au cours du stage précédent, afin d'améliorer les performances du modèle de reconnaissance de briquets, en intégrant en continu de nouvelles demandes de la part du client.

- Implémentation d'un modèle Multi-View Siamese Network (Multi-View One-Shot Learning) en reconnaissance de modèles de briquets à partir de différentes images (vues) d'un même modèle de briquet.

- Amélioration de la sélection des échantillons négatifs d'images (negative samples) au cours de l'entraînement du modèle, en implémentant une fonction de perte (Contrastive Loss) qui permet de miner ces negative samples (Online Hard Negative Mining).

- Intégration d'un module de Domain Adaptation en alignement de différentes sources d'images (Contrastive Unpaired Image-to-Image Translation) afin d'uniformiser les données d'entraînement du modèle de reconnaissance de briquets.

- Développement d'une interface applicative (desktop et mobile) légère à partir du framework Gradio, afin d'étudier le comportement des modèles au cours du travail de R&D (statistiques descriptives, Grad-CAM).

Saegus

Consulting & Audits

Deep Learning Engineer Intern

Paris, France

May 2021 - November 2021 (6 months)

R&D en Deep Learning concernant une problématique de reconnaissance d'objets en utilisant une architecture de type Siamese Network (reconnaissance de modèles de briquets, reconnaissance faciale).

- Implémentation d'un premier modèle (baseline) de Siamese Network permettant d'identifier des modèles de briquets à partir d'une image.

- Optimisation du modèle (en inférence) en intégrant une opération de filtrage des modèles de briquets à partir de leurs caractéristiques techniques (attributs).

- Analyse comparée de différentes méthodes d’interprétabilité d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning (XAI).

eXplain

Software Publishing

Data Engineer

Paris, France

March 2019 - December 2019 (9 months)

En charge de la mise en place complète de pipelines de récupération, transformation et insertion de données, et ce aussi bien pour des données structurées (données de recensement, résultats d'élection...) que non-structurées (données textuelles, données d'adresse...).

- Implémentation de pipelines ETL en python, concernant des données structurées (données de recensement, résultats d'élection) et non-structurées (données textuelles, données géospatiales).

- Rétro-ingénierie d'un logiciel de tracé de contours géographiques de bureaux de vote en python (POC).

- Conception de modules de géocodage de listes d'adresses en python.

- Identification et correction des problèmes de qualité des données sur les logiciels de l'entreprise.

Youmiam

Software Publishing

Data Analyst Intern

Paris, France

July 2018 - December 2018 (5 months)

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