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Je vais construire une pipeline de machine learning de bout en bout, des données au déploiement
Ingénieur en automatisation ML et IA, LLMs, RAG, YOLO, n8n, LangChain
Je conçois des systèmes d'IA qui fonctionnent en production — pas seulement dans des notebooks.
J'ai réalisé plus de 10 projets concrets, notamment des chatbots RAG, des systèmes de vision YOLO, la dé...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Avez-vous des données brutes mais aucune idée de comment les transformer
en un système d'IA fonctionnel ?
Je crée des pipelines de machine learning complètes de bout en bout, allant des données brutes au modèle déployé
pour que votre entreprise puisse commencer à utiliser l'IA dès aujourd'hui.
Ce que je propose :
Collecte et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
Ingénierie et sélection des caractéristiques
Entraînement du modèle et réglage des hyperparamètres
Évaluation du modèle et rapport de performance
API REST avec FastAPI ou Flask
Tableau de bord Streamlit pour les prédictions
Déploiement sur le cloud (AWS/Heroku/Railway)
Documentation complète + code source
Résultats concrets :
Prédiction d'AVC dans le secteur de la santé avec un modèle XGBoost,
89 % de précision, plus de 5000 enregistrements, application web Streamlit
livrée avec succès au client.
Inspection de la qualité des fruits et légumes avec YOLOv8,
94 % de précision, démonstration en direct sur HuggingFace.
Système de détection des menaces internes alimenté par l'IA
livré pour un vrai client, projet entre 400 et 600 dollars.
Destiné à :
Startups ayant besoin de leur premier modèle d'IA
Entreprises avec des données mais sans expertise en ML
Chercheurs nécessitant un déploiement en production
Entreprises remplaçant les décisions manuelles par de l'IA
Toute personne ayant besoin de déployer rapidement un modèle à partir de données
Pile technologique :
Python Scikit-learn XGBoost LightGBM
PyTorch TensorFlow Pandas NumPy
FastAPI Streamlit Docker AWS
