Cengiz Muhamed

Ce stage s’inscrit dans un contexte de recherche appliquée visant à exploiter les modèles de langage (LLMs) et les algorithmes de traitement du signal pour détecter et corriger automatiquement les anomalies présentes dans des fichiers audio. 1. Etat de l’art - Étude des méthodes de détection d’anomalies audio via Voice Activity Detection (VAD) et autres techniques de traitement du signal. - Recherche et comparaison des architectures de modèles LLM adaptées à l’analyse audio (Hugging Face, Whisper, Wav2Vec2, etc.). - Expérimentation de diverses méthodes de segmentation audio et d’extraction de features (MFCCs, spectrogrammes, zero-crossing rate, etc.). 2. Développement du Proof of Concept (PoC) – Algorithmes & LLMs - Conception et implémentation d’un pipeline de détection basé sur Python : Utilisation de PyAudio, Librosa, torchaudio pour le prétraitement des signaux audio. - Développement d’un algorithme de tracking des variations de vitesse (WPM - Words Per Minute) pour identifier les accélérations/ralentissements. - Application de modèles Deep Learning & NLP pour classer les anomalies détectées. - Optimisation des modèles via fine-tuning sur des datasets spécifiques. - Analyse comparative des performances des modèles (précision, rappel, F1-score) selon différentes configurations d’apprentissage. 3. Déploiement & validation – WebApp et tests en conditions réelles - Développement d’une interface utilisateur en Angular, conteneurisée avec Docker. Implémentation de deux modes d’utilisation : - Mode live : détection des erreurs en temps réel avec notification du type d’anomalie. - Mode batch : upload de fichiers audio, classification et correction automatique des anomalies détectées. - Intégration d’un module Audio-to-Text pour valider l’impact des corrections sur la qualité de la transcription. 4. Gestion de projet & collaboration - Utilisation de GitLab/GitHub (CI/CD, merge requests). - Suivi des tâches et organisation en sprints Agile via Jira.

Tuteurs Maths/Physique pour les collégiens et lycéens

Stage obligatoire de 3 mois dans les bureaux web et télécommunications de la mairie de Battalgazi. Missions : - Projet IA alarme anti-attaques cyber : Développement en machine learning d’une IA qui permet de détecter les attaques virtuelles (DDOS, phishing,…) sur le serveur et prévenir le service de télécommunications. - Gestions de fichiers .csv et créations de dashboard pour le projet IA alarme anti-attaques cyber - Développement d’un chatbot sur le site internet permettant de rediriger les utilisateurs sur les bons onglets. - Apprentissage du C# ainsi qu’ASP.NET CORE utilisé pour le développement du site web de la mairie. - Remise en forme sur les langages SQL et JavaScript Compétences utilisées : Python Machine Learning C# ASP.NET CORE 7.0 SQL JAVASCRIPT Cybersécurité et Réseaux (différentes formes d’attaques comme le DDOS et les mécanismes de défense dont le firewall)

Compulsory 10-week internship as an Electrical Engineering Project Manager Assistant at Magnolia Energies as part of my D.U.T GEII (Industrial Electrical and Computer Engineering) diploma. The internship consists of : -Analysis of electrical diagrams. - Costing electrical appliances using Excel. - Assembling electrical product specifications by carefully selecting the right devices and analyzing their characteristics. - Participate in site meetings. - Create Excel purchase requisitions for missing electrical appliances. - Follow a project from pre-sales through to on-site progress.