Levon Y.
Senior ML Engineer
Certifié AWS Machine Learning – Specialty, avec une expertise approfondie dans la construction de systèmes ML évolutifs, de l'expérimentation à la production.
Tout au long de sa carrière, il a livré des solutions de machine learning à fort impact qui ont amélioré les résultats commerciaux, notamment la récupération de 10 % de cas de fraude auparavant non résolus grâce à la classification par uplift, l'atteinte de 90 % de précision de classification automatisée de documents à l'aide de modèles BERT et FastText, et le développement de modèles de vision par ordinateur atteignant 96 % de précision de reconnaissance de caractères. Son expérience couvre l'ensemble du cycle de vie du machine learning, incluant la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, le développement de modèles, l'évaluation, le déploiement, la surveillance et l'optimisation continue.
Outre son expertise technique, il a dirigé des initiatives d'ingénierie et collaboré étroitement avec des équipes transverses pour traduire les exigences métier en solutions d'IA prêtes pour la production. Avec une expérience pratique dans la conception de pipelines de données, le MLOps, l'infrastructure cloud et le déploiement de modèles, il est bien équipé pour livrer des systèmes de machine learning fiables et évolutifs qui créent une valeur commerciale mesurable.
Expertise principale
Machine Learning8 ans
Python7 ans
AWS1 an
Amazon SageMaker1 anExpérience4
Senior Machine Learning Engineer
- Réalisation d'évaluations de sécurité de systèmes de synthèse pour les avis sur les app stores et les requêtes de recherche musicale
- Génération de jeux de données synthétiques et conception de pipelines de classification basés sur des prompts à l'aide de divers grands modèles de langage (LLM)
- Identification de sorties de modèles non sûres et contribution à l'amélioration de l'alignement des modèles avec les normes de sécurité établies
- Optimisation des stratégies de prompt engineering afin d'améliorer la précision de la classification à travers plusieurs catégories de contenu
PythonMachine Learning
OpenAI API
Prompt Engineering
Large Language Models (LLM)
Senior Data Scientist
- Développement d'un système d'attribution de tâches personnalisé afin d'améliorer les résultats de perte de poids des utilisateurs et d'augmenter les taux de rétention
- Direction du déploiement complet de modules de recommandation à l'ensemble des utilisateurs en production
- Construction de pipelines de données et de modèles analytiques à l'aide de Python, SQL, Amazon SageMaker et Snowflake
- Application d'analyses de rétention à l'aide de Retentioneering afin d'identifier les schémas de désabonnement et d'optimiser les parcours d'engagement des utilisateurs
AWSPython
SQL
Data Science
Pandas
Machine Learning Specialist
- Direction d'une équipe pour améliorer la prédiction des preuves grâce à l'identification de descriptions similaires et à la classification par uplift, récupérant 10 % de cas auparavant non résolus
- Exploitation de grands modèles de langage (LLM), notamment des modèles OpenAI et Zephyr 7B, pour l'ingénierie des caractéristiques, automatisant 80 % des workflows de détection de fraude financière
- Gestion d'un projet de détection des numéros de camions et de conteneurs, augmentant la taille du jeu de données spécifique au domaine de 75 % grâce au web scraping et à la génération de données synthétiques
- Construction de modèles de détection d'objets et de reconnaissance de caractères à l'aide de PyTorch et YOLO, atteignant 96 % de précision de détection d'objets et 80 % de précision de reconnaissance de caractères
- Collaboration sur une solution de classification de brevets pour Philip Morris International, en concevant un pipeline de classification multi-labels à l'aide de Scikit-learn et LightGBM
- Évaluation de la qualité des étiquettes grâce à une analyse approfondie des annotations, identifiant un taux estimé d'étiquetage erroné de 15 %
- Création de visualisations de données interactives à l'aide de Streamlit et déploiement de solutions de machine learning avec Docker
Docker
Project ManagementPython
PyTorch
Scikit-learn
Machine Learning Specialist
- Atteinte d'un taux de classification automatisée des codes SH de 90 % grâce à l'entraînement et à l'optimisation de modèles FastText et BERT
- Entraînement d'un correcteur orthographique basé sur des transformeurs, améliorant de 20 % la qualité du prétraitement de texte pour des descriptions bruitées
- Collaboration au développement de modèles de détection de fraude pour les factures et les manifestes d'expédition, améliorant les processus douaniers et les mesures de sécurité
- Conception et mise en œuvre de pipelines de traitement de données et d'entraînement de machine learning à l'aide de Scikit-learn, CatBoost et LightGBM
- Développement d'un modèle de prévision des délais de dédouanement à l'aide de l'algorithme de prévision Holt-Winters
- Construction d'un système de détection de fausses factures basé sur l'analyse de la mise en page des documents à l'aide d'OpenCV
Python
OpenCVPyTorchScikit-learnMachine LearningÉvaluations
Excellence en ingénierie
Les performances globales de Levon lors d'une évaluation technique en direct de 90 minutes se classent dans le top 5% des Senior ML Engineer évalués chez Proxify.
Certificats 1
Issued Feb 2026 - Expires Feb 2029
AWSMachine LearningAmazon SageMakerIssued Feb 2026 - Expires Feb 2029
AWSMachine LearningAmazon SageMakerÉducation
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