Ingénieur Data IA — Paris, France
Étudiant en Master 2 Big Data IA à l'Université Paris 8, spécialisé en Machine Learning et Computer Vision. Je conçois et déploie des solutions intelligentes — de la modélisation à la mise en production. À la recherche d'un CDI à partir de septembre 2026.
Ingénieur Data IA passionné par la chaîne complète du machine learning — de la donnée brute au modèle en production, avec un goût prononcé pour la Computer Vision et les systèmes embarqués intelligents.
Je suis Zaki TOUIDJINE, étudiant en Master 2 Big Data IA à l'Université Paris 8. Issu de classes préparatoires scientifiques, j'ai naturellement évolué vers l'intelligence artificielle, attiré par la capacité des données à résoudre des problèmes concrets et à automatiser des décisions complexes. Mon parcours couvre l'ensemble de la chaîne de valeur : collecte, exploration, modélisation et déploiement. Mon alternance chez TARTERET PHILIPPE m'a confronté à des problématiques industrielles réelles — concevoir un système de détection visuelle YOLO, l'optimiser pour un Raspberry Pi sous contraintes matérielles, puis monitorer ses performances en continu. Je suis convaincu que l'IA utile est une IA explicable : c'est pourquoi j'intègre systématiquement des approches XAI (LIME, SHAP) dans mes projets pour des secteurs comme la finance ou la santé.
Modèle CatBoost pour détecter les transactions frauduleuses avec explicabilité SHAP pour justifier les décisions aux équipes métier et régulateurs. Dataset fortement déséquilibré traité par SMOTE et threshold optimization.
Pipeline complet de surveillance de l'état de véhicules et prédiction des pannes. Feature engineering avancé sur données capteurs, modèles de classification et alertes préventives via Snowflake SQL.
Modélisation prédictive de l'évolution du COVID-19 par région avec régression et séries temporelles. Visualisations interactives Plotly pour le suivi des courbes de contamination et projections à 14 jours.
Réseau convolutif entraîné sur CIFAR-10 avec implémentation d'explicabilité via LIME et SHAP pour visualiser les zones de décision du modèle. Focus sur l'IA éthique et transparente pour 10 classes d'images.
Fine-tuning de Transformers BERT/DistilBERT pour classification de texte, résumé automatique et analyse de sentiment multiclasse avec HuggingFace. Pipeline d'évaluation BLEU et ROUGE.
Pipeline de détection temps réel avec YOLO déployé sur Raspberry Pi sous contraintes matérielles. Optimisation TFLite/ONNX pour réduire la latence, alertes automatiques MQTT et dashboard de monitoring.
Je recherche un CDI Ingénieur Data / IA à partir de septembre 2026. Ouvert également à des collaborations, projets open source ou échanges autour de l'IA, la vision par ordinateur et l'embarqué.