Ashad Hosenbocus

Collectif freelance | Votre MVP de A à Z en un temps record. Nous sommes spécialisés dans les produits d'IA et les automatisations. Quelques missions : 📱 OneFlash (Développeur Fullstack) Application mobile permettant aux clients de récupérer une batterie dans leurs magasins préférés. Techno : React Native, Firebase, Swift, Kotlin 🏢 DLegrand (Expert NoCode) Automatisation des processus pour l'une des plus grandes agences de géomètres en France. Techno : n8n, node.js, Retool 🏘️ WiiM (Ingénieur en ML) Algorithme pour trouver les meilleures opportunités sur le marché immobilier. Techno : Python, node.js

- Développement d'un logiciel permettant aux étudiants de résumer leurs cours • Intégration de maquettes, construction de backend et de frontend, prompt engineering, Machine Learning, DevOps • Langages et technologies utilisés : Javascript/Typescript, Rust, Python, Docker, Shell, PyTorch

- Développement d'un éditeur de texte riche en ligne permettant aux étudiants de rédiger leur thèse et leur mémoire avec génération automatique de bibliographie et de formatage. • Intégration de maquettes, construction d'un éditeur de texte utilisant ProseMirror, construction d'un backend (collaboration, historique des documents, chat), DevOps • Langages et technologies utilisés : Javascript/Typescript, Rust, Python, Docker, Shell, ProseMirror, CSL - Développement d'un logiciel permettant à l'administrateur de l'école de gérer les relations entre les tuteurs de l'école et les étudiants. • Intégration de maquettes, construction du backend et du frontend, DevOps • Langages et technologies utilisés : Javascript/Typescript, Rust, Python, Docker, Shell,

- Entraînement de modèles deep learning à l'aide de données synthétiques 3D • Étude de l'état de l'art, développement d'un auto-encoder, mise en place de processus d'évaluation, publication d'un brevet. • Langages et technologies utilisés : C++, Python, Tensorflow, PyTorch, Numpy, Pandas, Jupyter - Développement d'un logiciel de génération automatique de données synthétiques 3D • Traitement de différentes représentations 3D : Nuages de points, Mesh, CAO • Langages et technologies utilisés : C++, C#, Python - Développement d'outils de visualisation et de prototypes d'intégration de services de Machine Learning • Construction d'architectures docker, connexion TCP entre plusieurs services, démonstrations de visualisation 3D • Langages et technologies utilisés : C++, Python, Javascript, HTML/CSS, Three.js, Docker

Réalisation d'une interface web de surveillance et de configuration d'émetteurs radio embarquée dans un Raspberry PI.