AYMARD NGUEMO

Développement d'une solution IA de Computer Vision innovante pour diagnostics vétérinaires, en collaboration avec SubstrateAI. Le projet vise à calculer le Vertebral Heart Scale (VHS) des animaux pour détecter les pathologies cardiaques. Responsabilités techniques : - Exploration et extraction de métadonnées de 940 radiographies DICOM pour analyse approfondie des données animales - Nettoyage et preprocessing des métadonnées et images DICOM - Annotation d'images via Roboflow et préparation des datasets d'entraînement - Développement d'un modèle de segmentation d'instances (U-Net) pour détecter le cœur et les vertèbres - Création de masques d'images et implémentation d'algorithmes mathématiques complexes pour calculer les dimensions cardiaques (longueur/largeur en pixels) - Développement d'algorithmes de projection pour déterminer le nombre de vertèbres correspondant aux dimensions du cœur - Calcul automatisé du VHS et interprétation des résultats - Préparation de données et fine-tuning d'un LLM pour génération automatique de rapports diagnostiques enrichis - Déploiement full stack de la solution : backend FastAPI + frontend React JS - Encadrement technique de 2 stagiaires juniors sur la préparation des données, l'optimisation et l'évaluation des modèles

Développement d'un système de recommandation intelligent intégré dans une application touristique destinée aux visiteurs des Jeux Olympiques de Paris 2024. Le projet vise à personnaliser l'expérience touristique en recommandant des activités, lieux et services adaptés aux préférences des utilisateurs. Responsabilités techniques : - Conception et développement d'algorithmes de recommandation basés sur le Machine Learning - Analyse et traitement de données touristiques (attractions, événements, préférences utilisateurs) - Développement d'APIs pour intégration du modèle dans l'application mobile/web - Optimisation des performances pour gérer un trafic élevé durant les Jeux Olympiques - Tests et validation du système de recommandation en conditions réelles

Développement et déploiement d'un modèle IA de segmentation d'images de micro-organismes dans le cadre du projet AI Clinic, permettant aux médecins de détecter rapidement les pathologies et d'accélérer la recherche de nouveaux traitements médicaux. Responsabilités techniques : - Développement d'un modèle de Deep Learning pour segmentation automatique de micro-organismes sur images médicales - Prétraitement et annotation de datasets d'images microscopiques - Architecture et entraînement de modèles de segmentation (U-Net, CNN) avec TensorFlow/PyTorch - Développement d'une API REST Python (FastAPI/Django) pour servir les prédictions du modèle en temps réel - Création d'une interface web React pour visualisation des résultats de segmentation et interaction utilisateur - Déploiement du modèle en production avec optimisation des performances d'inférence - Tests et validation avec équipes médicales pour garantir la fiabilité diagnostique Stack technique : Python, TensorFlow/PyTorch, U-Net, Django/FastAPI, React, OpenCV, Docker Team: 3 developers , 1 ui/ux designer

-Développement d'une application mobile de recherche d'emploi qui a réduit de 20 % le taux de chômage dans notre communauté -Développement d'une application web pour le recensement des catastrophe naturelle au Cameroun intégrant ChatGPT via l'api OpenAI permettant aux utilisateurs d'obtenir plus d'informations ce qui a réduit le taux de mortalité de 10% -Contrôle et coordination du développement d'une application web d'espace de coworking Team: 3 developers , 1 ui/ux designer

-Développement d'une application mobile de financement participatif destinée à aider les associations caritatives, telles que les orphelinats et les prisons, à collecter des fonds pour mieux s'occuper des personnes dans le besoin. -Développement de scripts de tests unitaires à l'aide de JUnit.

-Développement d’une application web et mobile pour la gestion des associations d’épargne -Développement d’une application Java Swing pour la synchronisation des bases de données des marchés disposant de succursales multimédia, tels que @Dovv, @Mahima et @Orca. -Participation à des formations sur des systèmes de gestion intégrés (ERP) tels que Sage France, Odoo et Pentaho Data Integration. -Rédaction d’une documentation complète pour ces projets, accompagnée d’un guide utilisateur.