Taoufik El khaouja

Mindee est une startup qui développe des solutions API pour extraire du texte et des données structurées de tous types de documents. En tant que Data Scientist et AI Engineer, j’ai contribué au développement et à l’amélioration du produit permettant l’extraction d’informations avec une haute précision, en m’appuyant sur des modèles de deep learning (vision par ordinateur et NLP), puis sur des LLMs multimodaux. Les principales missions sur lesquelles je suis intervenu : • Concevoir et implémenter des pipelines de traitement et de préparation des données • Entraîner et déployer des modèles de deep learning, avec des pipelines reproductibles et le versioning des modèles via ClearML et Docker • Finetuner des LLMs et VLMs sur nos datasets avec Unsloth et Transformers (Hugging Face) • Intégrer les modèles de deep learning et les LLMs dans la base de code, mettre en place le post-traitement et assurer la mise en production • Écrire des tests unitaires et tests de régression et les intégrer dans les workflows CI avec GitHub Actions • Documenter les nouvelles fonctionnalités et améliorations, et réaliser des présentations techniques lors des réunions d’équipe • Collaborer avec le Product Manager pour définir les choix fonctionnels, évaluer la faisabilité et arbitrer les trade-offs techniques

Au sein de l’équipe Data Science, mes missions ont été les suivantes : • Développer un nouveau modèle de machine learning interprétable pour la correction des prix de loyers d’appartements de luxe, intégrant de nouvelles features, et le mettre en production, ce qui a permis d’améliorer la précision des estimations • Entraîner un modèle de machine learning interprétable pour l’estimation des prix d’achat de biens immobiliers au Japon • Développer une interface de visualisation et de manipulation des données immobilières en utilisant Angular et Flask

Perturbative quantum field theory on random graphs