t.ashvin

‣ Modéles de Machine Learning pour détecter les annonces arnaques sur La Centrale ‣ Modèles de Machine Learning pour détecter les messages spams et arnaques dans la messagerie ‣ Système de recommandations sur les articles du site Caradisiac ‣ Mise en production des modèles ‣ Mise à jour de la CI/CD (Intégration et déploiement continue) et passage vers un environnement Sagemaker en prod

‣ Modélisation de réseaux de neurones pour effectuer une classification d'épaves économiquement réparables à partir d'images ‣ Analyse de conversations entre les opérateurs et les clients ‣ Participe à la formalisation de l’expression de besoin des cas d’usages métiers ‣ Définis la valeur de l’utilisation de l’intelligence artificielle

‣ Système de recommandations sur la librairie des indicateurs des ONGs ‣ Modéles de Machine Learning pour prédire les budgets des projets du client LWF ‣ Utilisation de Superset Apache pour la visualisation des données ‣ Utilisation de Nifi Apache pour l’intégration des données ‣ Utilisation de Docker et Google Cloud Platform pour le déploiement d'une application ‣ Développe des rapports basés en SQL