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amar kaci .

Developer and computer scientist

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about me

Je m'appelle Amar Kaci, j'ai 24 ans et je suis passionné par le monde de l'informatique en général, et l'IA en particulier.

Je maîtrise l'IA générative, les LLM et j'ai des compétences en Python, C, Java, JavaScript, Matlab, HTML/CSS. Je parle 4 langues et je suis toujours ouvert à apprendre plus et explorer les cultures. Lorsque je ne suis pas entrain de coder, et étant un enthousiaste de la géographie, je joue durant mon temps libre à GeoGuessr, un jeu où on peut développer notre pensée critique, déduction, attention aux détails, la mémoire et la patience.

email

amar.kaci07 at gmail.com

website

amarkaci.com

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education

2017 – 2018

Baccalauréat Spé Mathématiques

Alger, Algérie

Mention : Très bien (17.02/20) | Major de promotion

2018 – 2020

Classes préparatoires

Ecole Nationale Polytechnique

Alger, Algérie

Deux années de classe préparatoire aux grandes écoles d'ingénieurs.
Acquis: Algèbre, Analyse Mathématique, Proba et Stats, Physique, Chimie, Informatique, Anglais

2020 - 2022

Licence de Mathématiques

université de lille

Lille, France

Acquis: Mathématiques « géométrie, algèbre linéaire et bilinéaire, suites et séries » Informatique, Anglais

2023 - 2025

BUT en Informatique / Alternance

université sorbonne paris-nord

Villetaneuse, France

Acquis: Algorithmique, Développement d’application et web, Architecture matérielle et logicielle, Réseaux, Gestion des bases de données, Intelligence Artificielle, Cryptographie, Programmation système, Systèmes d’information, Méthodes d’optimisation, Mathématiques, Gestion de projet, Communication, Droit, Anglais

skills

Python

90%

Java

70%

JavaScript

75%

C

65%

html 5 / css 3

80%

Spoken Languages

90%

communication

95%

creativity

90%

experience

  • 2023 - 2024

    Développeur Junior en Intelligence Artificielle

    Amaya AG

    Reims, France

    • Développement et intégration d'un modèle de langage (LLM) dans l'application mobile de Amaya AG. Mise en oeuvre de la méthode « Retrieval-Augmented Generation » (RAG) pour entraîner le modèle sur des documents spécifiques à l'entreprise. • Utilisation de Hugging Face Transformers pour la gestion des embeddings et la recherche vectorielle, optimisant ainsi les performances du modèle.

    Expériences acquises : Maîtrise des LLM et des frameworks d'IA, gestion des bases de données vectorielles avec ChromaDB, développement en Python, capacité à travailler en autonomie.





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