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Je vais construire des modèles de machine learning prédictifs en python
Ingénieur IA ML
La plupart des projets d'IA ne passent jamais en production. Je m'en occupe. Ingénieur en IA/ML spécialisé dans l'IA agentique (LangGraph), les pipelines RAG, les modèles de prédiction (XGBoost/LightG...
À propos de ce service
QUI SUIS-JE ?
- Je suis ingénieur en apprentissage automatique et expert Kaggle (top 4 % mondial) qui construit des systèmes ML en production, pas seulement des notebooks, mais des modèles déployés et utilisés.
- Vous travaillez directement avec moi. Pas d'agences, pas de transfert de responsabilités.
QUE EST-CE QUE JE CONSTRUIS ?
- Modèles prédictifs pour la prévision, la churn, la tarification, le scoring de leads
- Classification de fraude, segmentation, analyse de sentiment
- Moteurs de recommandation
- Prévision de séries temporelles
- Classification de texte NLP, NER, embeddings
- Déploiement en production via REST APIs, Docker, AWS/GCP
PILE TECHNOLOGIQUE
- Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker, AWS, GCP, MLflow, Streamlit
CE QUE VOUS OBTENEZ ?
- Code source propre et documenté
- Artefacts du modèle entraîné
- Pipeline d'entraînement reproductible (vous pouvez le relancer à tout moment)
- Rapport d’évaluation
- API REST ou application de démonstration
- Optionnel : déploiement complet sur le cloud
- Appel de transfert pour que vous puissiez tout gérer de manière autonome
COMMENT JE TRAVAILLE ?
- Envoyez-moi un message avec votre problème et vos données
- Je réponds rapidement avec un retour honnête
- Nous convenons du périmètre et du calendrier
- Mises à jour quotidiennes sur l’avancement
CONTACTEZ-MOI AVANT DE PASSER COMMANDE
Envoyez-moi :
- Ce que vous souhaitez prédire
- Description de vos données
- Comment le modèle sera utilisé
Je vous donnerai un devis honnête. Si le ML ne convient pas, je vous le dirai.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelle est votre expérience en ML et IA ?
Je suis ingénieur en apprentissage automatique et expert Kaggle (Top 4 % mondial). J’ai déployé des solutions ML/IA pour des startups et entreprises, y compris des systèmes RAG, des modèles prédictifs et des API en production.
Acceptez-vous des projets importants ou à long terme ?
Oui. La gamme premium couvre des systèmes ML de bout en bout avec déploiement cloud. Pour des projets hors du périmètre premium, contactez-moi pour un devis personnalisé — je travaille aussi sur des contrats à long terme.
Mes données sont désordonnées ou limitées. Pouvez-vous quand même aider ?
Oui. Le nettoyage des données et l’ingénierie des caractéristiques sont inclus dans chaque niveau. Pour de petits jeux de données (moins de 1000 lignes), je vous dirai dès le départ si le ML convient ou si des statistiques plus simples seront plus efficaces.
Signez-vous des accords de non-divulgation et protégez-vous les données clients ?
Oui, des NDA sont disponibles sur demande avant le partage des données. Je supprime toutes les données clients après livraison. Pour des données sensibles, je peux utiliser des échantillons synthétiques que vous exécutez vous-même sur de vraies données.
Travaillez-vous sur des chatbots, RAG ou projets LLM ?
Ce sont des spécialités différentes que je couvre dans un service séparé. Ce service se concentre sur les modèles prédictifs, la classification et l'apprentissage profond. Contactez-moi et je vous orienterai vers le bon service.
Pourrai-je exécuter le modèle après livraison ? Je ne suis pas technique.
Oui. La formule basique inclut un notebook + instructions. La formule standard ajoute une API REST. La formule premium inclut un déploiement complet sur cloud pour que le modèle fonctionne sans que vous ayez à toucher à quoi que ce soit.
Le modèle peut-il évoluer avec la croissance de mes données ?
Oui. Je crée des pipelines de production en utilisant Docker, FastAPI et une infrastructure prête pour le cloud. À mesure que vos données augmentent, la même architecture peut gérer 10 ou 100 fois plus de volume — il suffit d'ajuster les ressources de calcul. Indiquez-moi votre échelle prévue dès le départ pour que nous puissions l'architecturer en conséquence.
