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Skills
Experience
Développeur Full Stack - Application de Gestion de Stock
Laboratoire du CNESTEN
2024-07 - 2024-08
Conception et implémentation d'une application web de gestion de stock renforcée. Utilisation de HTML, CSS, JavaScript, PHP et MySQL pour le front‑end et la persistance des données. Participation à la définition des exigences fonctionnelles et aux tests utilisateurs. Livraison du projet dans les délais impartis avec documentation complète.
Data Scientist - Détection COVID‑19 et Pneumonie sur Radiographies
Projet académique Université Côte d'Azur
2024-09 -
Conception d'un modèle de classification automatique des radiographies thoraciques (normales, pneumonie, COVID‑19) en utilisant le transfert learning avec ResNet‑18 pré‑entraîné. Développement du pipeline de pré‑traitement d'images, entraînement sous PyTorch et évaluation des performances (accuracy, recall). Le modèle aide les radiologues à réduire les erreurs d'analyse manuelle.
Ingénieur Développement - Système de Filtrage et Scoring Clients
CAM – Service d'Intégration Opérationnelle Bancaire
2024-09 - 2025-07
Développement d'un module de filtrage et scoring client intégré au SIOB pour la lutte contre la criminalité financière. Utilisation de Java, Spring Boot, PL/SQL et Oracle AI Database. Mise en place de tableaux de bord Power BI pour le suivi des indicateurs de conformité. Collaboration avec les équipes de conformité pour valider les règles de screening.
Développeur IA – Système Multi‑agents de Recommandation de Films
Projet personnel
2025-01 - 2026-12
Conception d'une architecture multi‑agents où chaque agent analyse les préférences, filtre le contenu et génère des explications. Implémentation avec Google ADK, Agents Gemini et Python. Coordination des agents via un orchestrateur central pour fournir des recommandations cohérentes et explicables.
Ingénieur Vision par Ordinateur – Détection et Suivi d'Objets Maritimes
Projet académique Université Côte d'Azur
2025-01 - 2026-12
Développement d'un système de vision par ordinateur pour la détection et le suivi multi‑objets maritimes en temps réel. Utilisation de YOLOv8 et StrongSORT sous PyTorch et OpenCV. Gestion des occlusions et variations de luminosité pour maintenir des identités uniques. Création d'un dataset annoté au format YOLO.
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