David Sarkissian

- Conception et mise en production d’un modèle de Deep Learning de détection d’anomalies basé sur une architecture AutoEncoder - ChatBot Personnalisé basé sur la technologie de RAG LLM. Avec une base vectorielle sur Neo4j. - Utilisation de LLM et d’algorithmes de machine learning pour analyser des appels téléphoniques de télévendeurs. Avec un pipeline de traitements de l’audio vers des algorithmes de clustering et d’arbres de décision - POC sur la détection de churn client avec création d’un modèle de deep learning multi modal (“image” et donnée tabulaire). Vectorisation des différents parcours client avec des modèles tel que Doc2Vec.

- Création d'un modèle d'autocomplétion (prédiction de mots suivants) pour le chat conseiller/client (NLP avec mise en place de réseau de deep learning LSTM) - POC sur un sujet de détection d'anomalies sur les conversations client/chatbot avec un modèle de type Autoencoder.