AI & クラウドアーキテクト エージェント型AI & MLOps AWS / Python

MLOpsの取り組み: エネルギー分野における複雑な文書のためのインテリジェントな自動処理システムの設計、展開、産業化。

• PDF、画像、フォーム全体の自動文書分析のためのMLパイプラインを設計し、産業化しました。
• Textract、Rekognition、ADK、AgentCoreを使用した文書処理のための専門的なAIエージェントを設計しました。
• Lambda、Step Functions、DynamoDBを使用して、スケーラブルなクラウドアーキテクチャ上にモデルを展開、自動化、監視しました。
• CloudWatch、SNS、SQSを使用して、システムの堅牢性を向上させるための生産アラートと監視メカニズムを実装しました。
• 複雑な自動化の課題に対する技術的リーダーシップを提供しました。

NeuRoamプロジェクト：日常生活の行動データを収集・分析するためのプラットフォーム。

• NeuRoamのためのウェブアプリケーション、API、およびモバイルアプリケーションのフルスタック開発。
• 地理的に位置付けられたデータから時空間的洞察を抽出するための統合AIモデル。
• GitHubとDockerを使用したCI/CDパイプラインの構築。
• 健康データ管理のためのGDPR準拠とCNRS要件。
• プラットフォームの採用のためのユーザー教育とサポート。

BrainWatchプロジェクト：深層技術研究税額控除プロジェクトのために人間の行動を解釈するAIシステムを設計。

• CIR、フレンチテック、BPIプログラムを通じて非希薄化資金を確保。
• データ駆動型オペレーションのためのスケーラブルなAIインフラを設計。
• BrainWatchを開発、マルチモーダル行動分析プラットフォーム。
• 自動CI/CDパイプラインとGDPR準拠の実践を実装。
• AWS上でのデータ処理パイプラインを最適化。

AGPAプロジェクト：エージェント対患者の社会的表象の神経基盤に関する研究。

• fMRIおよびEEGデータのためのMLおよび深層学習モデルを展開。
• 脳と行動の相互作用を研究するために数百万のボクセルを分析。
• 複雑なマルチモーダル時系列を処理。

研究プロジェクト：仮想現実におけるエピソード記憶メカニズムのモデリング。

• 数百万のデータポイントにわたるfMRIおよび行動データを分析。
• データ収集のためのモバイルアプリケーションを開発。
• 実験結果を視覚化するためのウェブインターフェースを構築。
• AWSおよびCRNLリソースを使用したハイブリッドクラウドインフラを展開。
• 結果に基づいて3つの科学論文を発表。

HUBBLE Learnプロジェクト：eラーニングの痕跡に基づく行動観測所。

• 医学生から行動データを収集・分析。
• 学習成果に対する教育戦略の影響を評価。
• インタラクティブなダッシュボードと専用データベースを設計。

Tamagocoursプロジェクト：デジタル技術の教育的利用に対する意識を高めるためのデジタルゲーム。

• トレースデータ処理を通じて真剣なゲームの採用ダイナミクスを分析。
• ユーザー行動をセグメント化するためのクラスタリングおよびMLアプリケーション。
• ユーザー体験と教育的影響を最適化するための推奨事項を作成。

LENAプロジェクト：幼児向け音声認識システムの検証。

• フランス語を話す子供たちの口頭表現の処理と分析。
• 子供特有の発話特性に適応した堅牢なNLPモデルを開発。
• 研究および治療の文脈でシステムを科学的に検証。

ASTERISKプロジェクト：CPAMテレコム管理のためのIPBXの展開。

• CPAM機関向けにAsteriskを使用したIPBXソリューションを展開。
• ルーター、VLAN、およびVMware仮想化を使用してネットワーキングを最適化。
• ネットワークおよびテレコムインフラの技術サポートとメンテナンスを提供。