Omar Chimère Ndiaye

• Conception, optimisation et déploiement d’algorithmes ML pour résoudre des problématiques métiers. • Développement de pipelines et architectures ML sur GCP (Vertex AI) et Databricks. • Pilotage et réalisation d’expérimentations Gen AI, identification de cas d’usage à valeur métier • Collaboration quotidienne avec équipes ML, MLOps, Data Engineering et métiers pour livrer des solutions scalables et opérationnelles. • Mentorat et formation : accompagnement de profils juniors et intermédiaires sur ML, MLOps et Gen AI. Réalisation de projets à fort impact : • Détection de fraude (+200% revenus frauduleux évités) • Optimisation du dispatching et routage (-30% d’intervention manuelle) • Systèmes de recommandation (+7% panier moyen)

• Animation de formations en AI Engineering, Machine Learning et Business Analyst, avec un focus sur l’application concrète des concepts. • Développement de projets pratiques et études de cas inspirés de problématiques réelles, pour renforcer la maîtrise des outils et des concepts théoriques. • Accompagnement dans le développement de compétences professionnelles : analyse de données, modélisation, prise de décision basée sur les données et résolution de problèmes complexes.

Credit Scoring – Optimisation des décisions de prêt • Développement et déploiement d’un modèle AI optimisant l’attribution des prêts aux banques pour maximiser la marge client. • Construction de modèles de scoring de crédit et d’analyse des risques financiers intégrés dans le processus décisionnel. • Automatisation de l’entraînement, du déploiement et de l’intégration API via AWS SageMaker et Python. • Gestion de la planification, de la communication client et de la livraison du projet. • Résultat : +5 % de rentabilité client et amélioration de la précision des décisions de prêt. Outil IA de correction automatique de présentations • Pilotage d’une équipe de 3 data scientists pour le développement et le déploiement de modèles de machine learning pour la correction automatique de documents. • Conception et mise en place de l’architecture backend sur AWS ; mise en place d’une pipeline ML automatisée avec AWS SageMaker. • Développement de l’API Python avec Tornado pour intégration en temps réel. Gestion de la communication client et livraison du projet en adéquation avec les objectifs business. Computer Vision: Détection automatique de défauts sur textiles et briques • Optimisation du pré-traitement des images avec OpenCV pour améliorer la performance des modèles. • Évaluation et fine-tuning de modèles de deep learning (Mask R-CNN, Yolact) avec TensorFlow. • Mise en place d’une pipeline de déploiement scalable sur AWS SageMaker pour l’inférence en production. Chatbot de recherche de voitures d’occasion • Supervision d’un data scientist pour livrer une solution AI de recherche automatique de véhicules. • Conception et déploiement de l’architecture backend avec AWS ECS et SageMaker pour l’intégration ML. • Gestion de la communication client et du suivi complet du projet.