YASSINE JADA

– Intégration de l'IA dans des solutions applicatives clients. – Optimisation et fine-tuning de modèles open-source pour répondre aux besoins de l'entreprise. – Veille technologique et exploration des dernières avancées en IA appliquée au développement logiciel.

– Développement d'une application web permettant de gérer les programmes d'entraînement et d'alimentation selon les objectifs des utilisateurs, avec un suivi quotidien. – Intégration d'un module IA générative pour adapter les plans (nutrition & sport) en fonction des progrès et du feedback utilisateur. – Implémentation d'un tableau de bord interactif pour le suivi et la visualisation des performances.

– Conception et développement d'un agent intelligent d'automatisation contextuelle basé sur l'intégration de modèles de langage avancés (LLMs) et du protocole MCP. – Développement de modèles IA pour automatiser le cycle de développement logiciel

– Implémentation d'agents basés sur des modèles (LLMs) capables de communiquer avec divers MCP pour automatiser des tâches spécifiques (ex: gestion GitLab, traitement des emails ...). – Intégration multi-MCP assurant une assistance contextuelle personnalisée et opérationnelle selon les rôles utilisateurs. – Assuré la communication fluide entre agents et MCP pour optimiser les workflows.

– Développement d'un chatbot pour le site de la Faculté des Sciences, facilitant l'accès aux informations académiques et administratives avec le framework RASA

– Participation à divers projets de data science, dont le développement d'un système de notation de crédit pour les institutions bancaires. – Analyse de données et création de modèles prédictifs en utilisant Python et des algorithmes de machine learning. – Collaboration avec une équipe internationale à distance.

– Conception et implémentation d'un système de scoring de crédit pour évaluer la solvabilité des clients bancaires. – Utilisation de bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn pour le traitement et l'analyse des données. – Application de techniques de machine learning pour entraîner et valider des modèles prédictifs.

– Conception et développement d'un site e-commerce pour la vente des produits de l'entreprise, en utilisant HTML, CSS, JavaScript. – Utilisation de MySQL pour la gestion des données (produits, utilisateurs et des transactions).

– Implémentation d'algorithmes pour détecter et suivre des humains en temps réel à partir de flux vidéo provenant de plusieurs caméras. – Utilisation de modèles d'apprentissage profond pour une détection et un suivi précis des personnes, intégrés à OpenCV pour le traitement d'images.