Amer S.

Compétences

• PyTorch5/5
• scikit-learn3/5
• XGBoost3/5
• Hugging Face3/5
• vLLM4/5
• Python5/5
• C++4/5
• SQL3/5
• Git3/5
• Linux3/5
• Docker3/5
• FastAPI3/5
• CI/CD3/5
• pgvector3/5
• MLflow3/5
• Computer Vision5/5
• Deep Learning4/5
• RAG4/5
• LLM4/5
• Machine Learning3/5

Expériences

1. Ingénieur ML / Computer Vision (Stage de fin d'études)

   février 2026 — août 2026

   • Préparation et annotation de datasets complexes (CrowdHuman au format COCO) CNN, Transformers, RNN/LSTM, Transfer avec pipelines d’augmentation avancés. • Learning, quantification, distillation. • Entraînement, benchmark et optimisation de modèles de détection d’objets (SSD300, Faster R-CNN) sous PyTorch Lightning et Hydra. • Computer Vision & Edge AI • OpenCV, GStreamer, ONNX Runtime, • Export ONNX, optimisation des performances d’inférence (latence/empreinte TensorRT, ROS 2, RViz, pipelines vidéo mémoire) et intégration dans une chaîne vidéo temps réel sous ROS 2 et GStreamer temps réel, déploiement sur NVIDIA Jetson déployée sur architectures x86 et NVIDIA Jetson.

   • PyTorch
   • Computer Vision

2. Ingénieur ML embarqué (Stage R&D)

   juin 2025 — septembre 2025

   • Implémentation en C optimisé d’algorithmes de régression linéaire sous fortes vLLM, SFT, LoRA/QLoRA, DPO, embeddings, contraintes de mémoire et de précision numérique (validation croisée avec une recherche hybride (BM25 + dense), référence Python). • reranking. • Intégration, compilation et exécution sur processeur RISC-V RV32I déployé sur FPGA Kintex-7, gestion des flux de données via UART et validation de bout en bout.

   • Python
   • vLLM

3. Ingénieur Computer Vision (Stage assistant ingénieur)

   juillet 2024 — août 2024

   • Développement d’un système automatisé d’inspection de pièces industrielles en FORMATION • Python et OpenCV : prétraitement d’images, segmentation et extraction de régions d’intérêt (ROI). • ENSEIRB-MATMECA (Bordeaux INP) • Mise en place de règles de décision et réduction drastique du taux de faux • Diplôme d’ingénieur positifs/négatifs sur les lignes de production.

   • Python
   • Computer Vision