Yassine MOKEDDEM

Data Science Expertise • Model Development: Conceive, build, and deploy machine learning models with a focus on optimizing onboarding processes for Shops. • ML Solution Design: Implement hybrid architectures combining large language models (LLM) and neural networks for scalable, efficient solutions. • Containerization: Utilize containerization technologies (e.g., Docker) for reproducibility and scalability of machine learning workflows. • Process Optimization: Streamline and automate product onboarding processes through intelligent data-driven solutions. Tools and Technologies: • Cloud Platforms: GCP, Google Colab • Programming: Python, JAVA • Containerization: Docker • MLOps: fonctional diagrams with LucidChart • Model Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras • Automatisation: N8N, Talend

Élaboration de cours adaptés aux personnes en situation de handicap

Solution de bout en bout par apprentissage par renforcement profond pour la voiture autonome -État de l'art de l'apprentissage par renforcement (Q-Learning : QL) -Manipulations et créations d'environnements adaptés pour l'apprentissage par renforcement sur l'interface graphique dynamique Tkinter -Implémentation du QL avec différentes stratégies de prise d'action (greedy, epsilon-greedy et epsilon-greedy décroissant) sur Tkinter -modification de l'environnement OpenAI gym (CarRacing-V0 ) et implémentation du Deep Q-Network (DQN) sur cet environnement modifié -Implémentation du DQN (QL à l'aide de réseaux de neurones profonds) sur le logiciel de simultation automobile CARLA

De septembre à décembre j'ai occupé le poste d'enseignant en mathématiques au collège Maurice Coutrot à Bondy. C'est un établissement d'Enseignement Spécialisé et de Rééducation pour Handicapés Moteurs (E.E.S.R.H.M.). De janvier à mai, j'ai occupé le poste d'enseignant en mathématiques au lycée Émilie du Châtelet à Serris (77). J'avais sous ma responsabilité des élèves de secondes, premières ainsi que terminales.