Dounia Ait

Conçu et entraîné des modèles de détection d'anomalies sur données satellites, développé des pipelines de feature engineering, optimisé les workflows ML et pipelines de données, déployé et supervisé les modèles en production sur AWS via Docker et Kubernetes, mis en place un monitoring des performances modèles en production avec Grafana, documenté les pipelines et modèles pour faciliter la maintenance et le transfert de connaissances

Développé des modèles de classification d'espèces forestières sur données multispectrales (88 % de précision), amélioré les performances des modèles par optimisation des hyperparamètres et validation croisée, construit des pipelines de préparation de données pour accélérer les expérimentations, réalisé des analyses statistiques pour évaluer la qualité des données et la robustesse des modèles