Je suis un Ingénieur en Machine Learning spécialisé en IA et en ingénierie logicielle. Je me spécialise dans le développement et l’optimisation de modèles de ML, depuis la collecte des données jusqu’au déploiement, avec une expérience en intelligence artificielle conversationnelle, vision par ordinateur et MLOps. Axé sur l’efficacité et l’impact, je transforme des problèmes complexes en solutions concrètes tout en restant à jour sur les technologies émergentes.
Ce projet met en œuvre un pipeline d’entrainement pour un modèle de machine learning scikit-learn en utilisant Python.
Une implémentation complète et personnalisable de prévision des actions utilisant des modèles LSTM.
Un chatbot conversationnel utilisant Meta-Llama-3-8B comme modèle de base, intégré avec Langchain et LlamaIndex pour améliorer la récupération de données et l’interaction.
Jan 2025 - Present
À distance
Mutt Data est une entreprise technologique qui propose des solutions de machine learning et de science des données aux entreprises.
Jan 2025 - Present
Feb 2023 - Jun 2024
Remote
Scale fournit des données étiquetées pour l’entraînement des applications IA, en utilisant les données d’entreprise pour personnaliser les modèles génératifs. Sa plateforme offre des outils pour collecter, organiser et annoter les données, tout en optimisant et évaluant les modèles pour garantir des performances IA adaptées aux besoins des entreprises.
Feb 2023 - Jun 2024
Aug 2021 - Feb 2023
Buenos Aires, AR
Zowl Labs est une startup reconnue pour son diagnostic de santé basé sur l’IA dans des environnements professionnels.
Aug 2021 - Feb 2023
 2016-2025 Ingénieur ÉlectroniqueActivités extra-scolaires:
|
L’examen Databricks Certified Machine Learning Associate évalue la capacité à réaliser des tâches de machine learning de base de bout en bout sur Databricks, y compris l’exploration des données, l’ingénierie des caractéristiques, l’entraînement, l’ajustement, l’évaluation et le déploiement de modèles, ainsi que l’utilisation d’outils tels qu’AutoML, Unity Catalog et MLflow.
Flux de travail en Machine Learning fondés sur des principes pour le développement de modèles
Introduction au Cloud
Construction des flux de travail d’IA agentique en utilisant LangGraph de LangChain et la recherche agentique de Tavily.
Cours court sur l’utilisation puissante et extensible du cadre LangChain, en utilisant des prompts, l’analyse, la mémoire, les chaînes, la réponse aux questions et les agents.
