Bonjour, je suis Samuel OTOFA

Je conçois des solutions data et IA pour répondre à des enjeux concrets. Avec une expérience en data science, machine learning et NLP, je cherche à mettre mes compétences au service de projets concrets, avec un réel impact.

Samuel OTOFA - Data Scientist

Mon Expertise en Intelligence Artificielle

Je mets ma passion et mes compétences au service de projets innovants, transformant les défis en opportunités grâce à la data.

Modélisation Prédictive & Classification

Conception et développement de modèles d'IA (classification, régression, séries temporelles, détection d'anomalies, etc) sur divers types de données. Optimisation et traitement avancé des données.

NLP & IA Générative

Développement de solutions NLP avancées : LLMs, RAG, chatbots, AI Agent, Speech-to-Speech, génération de texte, classification de texte ,compréhension sémantique, etc

Multimodalité & Computer Vision

Analyse et interprétation combinée de données (texte, audio, vidéo). Reconnaissance d'objets, détection de défauts et classification visuelle, etc

Machine Learning Ops (MLOps)

Déploiement, industrialisation, monitoring et maintenance de modèles IA en production (Cloud AWS/GCP/Azure & on-premise), assurant leur performance et fiabilité.

Mes Compétences Techniques

Data Science & Machine Learning

  • Python
  • Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, Keras, etc)
  • NLP (HuggingFace Transformers, Langchain, LlamaIndex, spaCy, etc)
  • MLFlow
  • PySpark
  • Modélisation (Classification, Régression, Clustering, Séries Temporelles, etc)
  • Computer Vision (OpenCV, YOLO, OCR, DETR, etc)
  • Traitement du Signal (Audio, Vidéo, ECG)
  • Apprentissage Multimodal

Data Visualization & Analyse

  • Matplotlib & Seaborn
  • Analyse Exploratoire de Données (EDA)
  • Storytelling avec les Données
  • Statistiques
  • Probabilité
  • Algèbre linéaire

Data Engineering & Outils

  • SQL (MySQL) & NoSQL (MongoDB)
  • Cloud (AWS, GCP, Azure, Heroku)
  • Docker & Kubernetes
  • Git & CI/CD for ML
  • API Development (FastAPI)

Développement & Environnement

  • Python (Scripting & Web avec Django)
  • Java
  • JavaScript (Node.js)
  • C Language
  • HTML5 & CSS3
  • Environnement Linux & Shell Scripting
  • Devcontainer, Jupyter, VS Code

Mes Projets et Expériences Clés

Chatbot d'Assistance Client avec RAG

Chatbot d'Assistance Client RAG (Orange Innovation)

Mise en place d'un chatbot intelligent (RAG, LLM fine-tuning) déployé sur GCP pour l'assistance client. (Mars-Sept 2024)

NLP RAG MLOps
PythonLLMRAGGCP
Génération de Questions par Schéma Sémantique

Génération de Questions Sémantiques (LISLAB)

R&D sur la génération automatique de questions via contraintes sémantiques (Transformers, LLMs). (Mai-Août 2023)

NLP R&D
PythonHuggingFacePyTorchLLMspaCy
Prédiction d'Approbation de Prêt Bancaire

Prédiction d'Approbation de Prêt (Projet)

Modèle de classification pour prédire l'octroi de prêts, déployé et monitoré sur AWS, Azure, GCP.

Prédictif MLOps Finance
PythonScikit-learnAWSAzureGCP
Hackathon EURANOVA

Hackathon EURANOVA: Classification Semi-Supervisée

Développement d'un modèle de classification de textes en mode semi-supervisé lors du hackathon EURANOVA.

NLP Prédictif Hackathon
Scikit-LearnLLMMLflowPython
Prédiction multimodale des tours de parole

Prédiction Multimodale des Tours de Parole

Conception d'un modèle multimodal (vidéo, audio, texte) pour prédire les changements de tours de parole en conversation.

Multimodal NLP CV
PyTorchLLMTraitement Vidéo/AudioDeep Learning
Détection de mails spams

Détection Intelligente de Mails Spams

Développement d'un modèle IA basé sur les Transformers pour la détection efficace des e-mails indésirables.

NLP Prédictif
Scikit-LearnNumPyLLMTransformersPython
Détection d'anomalies sur signaux ECG

Détection d'Anomalies sur Séries Temporelles ECG

Classification de séries temporelles multivariées (ECG) pour détecter des inversions d'électrodes par deep learning.

Séries Temp. Prédictif Anomalie
PyTorchTraitement du SignalDeep LearningPython
Détection d'objets avec YOLO

Détection d'Objets en Temps Réel avec YOLO

Mise en œuvre et évaluation du modèle YOLO pour la détection d'objets dans des images et flux vidéos.

Computer Vision
YOLOPythonOpenCVPyTorch

Entrons en Contact

Intéressé par une collaboration ou vous avez un projet passionnant à discuter ? N'hésitez pas à me joindre.

Ou directement par email : samuelotofa01@gmail.com