About Sameer
Je construis des systèmes ML qui fonctionnent vraiment dans le monde réel.
Pas des proof-of-concepts qui meurent dans des notebooks. Des systèmes en production qui servent des millions d'utilisateurs, 24h/24 et 7j/7, et qui génèrent du chiffre d'affaires.
Projets récents :
Systèmes de Computer Vision pour les JO Paris 2024 (3 milliards de téléspectateurs, 99,9% d'uptime). Amélioration d'un système de compatibilité retail de 67,8% à 99,4% de précision, déployé sur 21 000 magasins, découverte de millions d'euros de revenus manqués.
Ce que je fais :
Computer vision pour le retail. Intelligence documentaire pour la santé. Détection d'objets pour le broadcasting. Si ça implique des pixels, des tenseurs et de l'infrastructure de production - je suis partant.
Stack :
Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS, FastAPI
L'aspect humain :
Je parle trois langues. Je peux expliquer les réseaux de neurones à votre CEO et débugger des kernels CUDA avec vos ingénieurs. Je pratique la callisthénie élite - si je peux tenir un planche, je peux gérer votre pipeline de production.
Actuellement :
Disponible pour missions de 3 à 6 mois. Démarrage immédiat. Remote ou basé à Paris.
Si vous cherchez quelqu'un qui code vite, ship encore plus vite, et comprend vraiment ce que « production-ready » signifie - discutons.
English
Native or bilingual
French
Fluent
Dutch
Basic
Hindi
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- MediaPerformancesComputer Vision & Document Intelligence EngineerJune 2025 - Today (1 year)92400 Courbevoie, France
Impact Business :
- Précision : 67,8% → 99,4% (+31,6 points)
- Découvert 8 000+ opportunités manquées = €millions récupérés
- Déployé sur 21 000+ magasins en production
- 1 000+ req/min, <200ms latence, 99,9% uptime
Stack Technique :PyTorch• Kubernetes (AKS)• OCR• Layout Detection• Auto-labeling• Active LearningRéalisations :
✓ Pipeline extraction de données complexes (tableaux, formats variés)✓ API CV en production servant plusieurs modèles simultanément✓ Réduction des erreurs downstream de 65% via quality gating✓ Économie de 70% des coûts d'annotation (1M+ images)Production-ready. Scalable. ROI immédiat. - Olympic Broadcasting ServicesComputer Vision & ML EngineerJune 2024 - September 2024 (3 months)Paris, France
Échelle :
- 3 milliards de téléspectateurs servis
- **50+ flux vidéo simultanés, temps réel
- 99,9% uptime pendant toute la compétition
- <150ms latence moyenne
Optimisations Techniques :
✓ Modèles edge optimisés : 3x accélération (ONNX/TensorRT)✓ Système de recherche multimodale (CLIP embeddings)✓ Knowledge distillation pour déploiement edge✓ Classification de scènes en temps réel (OpenCV + PyTorch)Haute disponibilité. Temps réel. Zéro downtime. - Business Kitz (Software Development)AI/ML Consultant — Multimodal SystemsOctober 2023 - May 2024 (7 months)Brisbane, QLD, Australia
Performance :
- 75% de réduction du temps de traitement
- **100 000+ documents/images indexés
- Requêtes en langage naturel sur données texte+image
- Retrieval multimodal à l'échelle
Architecture Technique :
✓ RAG multimodal : LangChain + Vision Models✓ Base vectorielle FAISS pour retrieval efficace✓ GPT-4 Vision API avec prompt engineering optimisé✓ Batching & caching stratégiques pour la performanceQuestion-answering visuel. Production-ready. Scalable.
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- Master of ScienceEPITA Paris2025Master of Science
- Bachelor of Technology inReva University2021Bachelor of Technology in
Certifications
- Machine Learning Engineering for Production (MLOps) SpecializationDeepLearning.AI2023
- Production LLM Deployment & Fine-tuningDeepLearning.AI2025