Ingénieure IA — RAG, agents IA, computer vision & MLOps. Je construis des systèmes d'IA générative qui tiennent en production, de la donnée brute au modèle déployé.
Ingénieure en Intelligence Artificielle spécialisée dans le développement de solutions Machine Learning et Deep Learning, de la préparation des données à l'industrialisation des modèles. Expérience sur des problématiques de Computer Vision, NLP, analyse de données et IA générative, avec une approche orientée expérimentation, évaluation et mise en production.
Habituée à transformer une problématique métier en solution IA concrète, et à documenter et vulgariser les résultats auprès d'interlocuteurs non techniques — un point clé pour des missions freelance où le client n'est pas toujours technique.
Assistant conversationnel capable de recommander des événements culturels à venir. Architecture RAG combinant recherche sémantique (index vectoriel FAISS) et génération de texte (Mistral), orchestrée avec LangChain, sur des données collectées via l'API OpenAgenda.
Voir sur GitHub → GenAI · MLOpsPrototype de triage médical par IA générative, exposé via une API FastAPI et conteneurisé avec Docker. Pipeline CI/CD (GitHub Actions), déploiement cloud sur Railway, et couche de sécurité basée sur des règles pour prioriser les situations critiques avant toute génération.
Voir sur GitHub → Data EngineeringPipeline ETL multimodal (texte + image) pour la détection de fake news : extraction depuis plusieurs sources (News API, Reddit, FakeNewsNet), orchestration avec Apache Airflow, et dashboard Streamlit pour le suivi des KPI en temps réel.
Voir sur GitHub →Échange initial pour comprendre votre besoin, le contexte métier et les contraintes techniques. Objectif : cerner précisément le problème à résoudre.
Rédaction d'une proposition claire : périmètre, stack envisagée, délais et tarif. Validation ensemble avant tout démarrage.
Définition des jalons, des livrables intermédiaires et du rythme des points de suivi (hebdomadaire ou selon vos préférences).
Construction de la solution par itérations courtes, avec démonstrations régulières pour ajuster le cap si besoin.
Remise du livrable final, tests de validation, documentation technique claire pour assurer l'autonomie de votre équipe.
Disponibilité pour ajustements, corrections ou évolutions après la mise en production, selon les modalités convenues.
« Ce que j’ai particulièrement apprécié chez Selma, c’est qu’elle ne cherche pas simplement à obtenir un résultat rapidement. Elle aime comprendre comment les choses fonctionnent, essayer différentes approches et revenir sur son travail lorsqu’elle voit qu’une solution peut être améliorée. »
« Selma s’est particulièrement distinguée par sa capacité à comprendre rapidement un besoin métier et à le transformer en une solution technique concrète. »