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Mejd Jerbi – Consultant Marketing et Business dev
Esya Saker – Ingénieur & Doctorante IA Esya Saker Ingénieur & Doctorante IA Entreprise : Full Remote Factory Email : e.saker@fullremotefactory.com Orientation : ML, Deep Learning, Computer Vision, NLP Résumé Ingénieur IA et Data Scientist expérimenté, Esya Saker excelle dans la conception et le déploiement de solutions innovantes basées sur le Machine Learning, le Deep Learning, la Computer Vision et le Traitement du Langage Naturel (NLP). Avec une expertise avérée dans l’automatisation de processus complexes et le développement de moteurs de personnalisation, elle a contribué à des projets clés dans les domaines de la santé, de la finance et de l’hôtellerie. Sa capacité à intégrer des technologies de pointe comme les LLM et les Transformers lui permet d’optimiser l’efficacité opérationnelle et d’améliorer la prise de décision. Compétences Django Python SQL HTML CSS JavaScript Machine Learning Deep Learning Computer Vision NLP R MATLAB Expérience professionnelle Full Remote Factory — Data Scientist / Ingénieur IA Septembre 2024 Conception d’un prototype réel de moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier, destiné à un éditeur de solutions hôtelières. Le dispositif propose automatiquement des offres et parcours sur mesure en fonction du profil client, de ses préférences déclarées et de son comportement de navigation. Environnement technique : AI, Personalization Engine Automatisation complète du processus de traitement des candidatures : après l’upload d’un CV, exécution d’une analyse sémantique via LLM, extraction des informations clés et scoring du profil. Orchestration via n8n d’un workflow incluant analyse, génération d’un retour personnalisé et envoi automatique d’une réponse par e-mail au candidat. Environnement technique : LLM, n8n, Semantic Analysis Conception et mise en place d’une plateforme BtoC de détection des maladies dentaires et buccales à partir d’images médicales, couplant analyse d’images (dents, gencives, bouche) et recommandation de produits paramédicaux vendus en e-commerce. La solution structure un parcours complet de prévention, d’orientation et de conseil personnalisé. Environnement technique : Computer Vision, AI, E-commerce Mission de formation et de coaching N8N pour KelosPharma, avec accompagnement à la mise en œuvre d’automatisations de la relation fournisseurs (alertes, relances, suivi des commandes et documents). L’objectif est de fiabiliser les échanges tout en réduisant la charge manuelle des équipes. Environnement technique : N8N Développement d’un bot Telegram de trading automatisé pour Bitcoin, permettant de gérer l’achat et la vente selon des règles prédéfinies et des signaux de marché. La solution connecte l’interface Telegram aux plateformes d’échange via API sécurisées. Environnement technique : Telegram API, Bitcoin Trading API Conception d’un bot réseaux sociaux (Telegram, etc.) jouant le rôle de mini-CRM intelligent pour présenter des produits financiers aux prospects et clients. La solution qualifie les besoins, propose des produits adaptés et alimente automatiquement la base CRM. Environnement technique : Telegram, CRM Full Remote Factory — Stagiaire Data Scientist Novembre 2023 Développement d’une application backend avec LLM et agents SQL, améliorant l’efficacité d’identification des candidats de 65%. Mise en place d’un chatbot interactif et utilisation de LLM avancés, augmentant la précision des données de 40% et optimisant la vitesse d’évaluation. Environnement technique : LLM, SQL, Chatbot UBIAI — Rédacteur de contenu technique NLP Octobre 2023 Rédaction d’articles techniques et développement de notebooks interactifs sur le NLP, augmentant le lectorat de 20% et améliorant la compréhension des concepts de 35% grâce à des exemples pratiques. Environnement technique : NLP Full Remote Factory — Stagiaire Data Scientist Mai 2023 Optimisation de 40% des modules via l’intégration de modèles Transformers pré-entraînés dans Django. Automatisation de la transcription et synthèse des réunions pour fournir des résumés clairs et accessibles. Environnement technique : Transformers, Django OneTech — Stagiaire Juin 2022 Développement d’un portail employé avec formulaires dynamiques utilisant Bootstrap, JavaScript et PHP pour améliorer le partage inter-départements. Environnement technique : Bootstrap, JavaScript, PHP Formations ENSI — École Nationale des Sciences de l’Informatique (Vision par ordinateur) Docteur en informatique — Present SUAS — Hochschule Schmalkalden (Université des sciences appliquées) (Data science) Master en informatique ESPRIT — École Supérieure Privée d’ingénierie et de technologie (Science des données) Ingénieur informatique IPEIB — Institut Préparatoire aux Etudes d’Ingénieurs de Bizerte (Math – Physique) Classe préparatoire Certifications Rust for Large Language Model Operations (LLMOps) Generative AI with Large Language Models Natural Language Processing Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications AWS Fundamentals Projets académiques Projet d’intelligence artificielle : Gestion des risques 2024-01-09 Développement d’un système de recommandation basé sur la norme PMI pour la gestion des risques, augmentant la précision des décisions de 30%, et mise en œuvre de réseaux neuronaux de graphes (GNN) améliorant de 15% la précision du modèle NLP. Plateforme éducative transformative axée sur les données 2023-05-09 Optimisation de la collecte de données via Google Forms et web scraping (+50% d’efficacité), avec prétraitement NLP améliorant la précision de 40% et modèles KeyBERT/Fuzzy Matching boostant les résultats éducatifs de 20%. Classification précise des poses de yoga 2023-03-09 Développement d’un modèle CNN avec TensorFlow/Keras atteignant 96% de précision pour la classification automatique des poses de yoga via OpenCV. Détection des maladies rénales chroniques 2023-01-09 Modèle de prédiction médicale (KNN, SVM, Regression logistique) atteignant 97% de précision pour la détection précoce des maladies rénales, accélérant le diagnostic. Langues Arabe Langue maternelle Anglais Courant Français Courant Allemand B1 Contact : contact@fullremotefactory.com www.fullremotefactory.com
Esya Saker – Ingénieur & Doctorante IA
Esya Saker – Ingénieur & Doctorante IA Esya Saker Ingénieur & Doctorante IA Entreprise : Full Remote Factory Email : e.saker@fullremotefactory.com Orientation : ML, Deep Learning, Computer Vision, NLP Résumé Ingénieur IA et Data Scientist expérimenté, Esya Saker excelle dans la conception et le déploiement de solutions innovantes basées sur le Machine Learning, le Deep Learning, la Computer Vision et le Traitement du Langage Naturel (NLP). Avec une expertise avérée dans l’automatisation de processus complexes et le développement de moteurs de personnalisation, elle a contribué à des projets clés dans les domaines de la santé, de la finance et de l’hôtellerie. Sa capacité à intégrer des technologies de pointe comme les LLM et les Transformers lui permet d’optimiser l’efficacité opérationnelle et d’améliorer la prise de décision. Compétences Django Python SQL HTML CSS JavaScript Machine Learning Deep Learning Computer Vision NLP R MATLAB Expérience professionnelle Full Remote Factory — Data Scientist / Ingénieur IA Septembre 2024 Conception d’un prototype réel de moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier, destiné à un éditeur de solutions hôtelières. Le dispositif propose automatiquement des offres et parcours sur mesure en fonction du profil client, de ses préférences déclarées et de son comportement de navigation. Environnement technique : AI, Personalization Engine Automatisation complète du processus de traitement des candidatures : après l’upload d’un CV, exécution d’une analyse sémantique via LLM, extraction des informations clés et scoring du profil. Orchestration via n8n d’un workflow incluant analyse, génération d’un retour personnalisé et envoi automatique d’une réponse par e-mail au candidat. Environnement technique : LLM, n8n, Semantic Analysis Conception et mise en place d’une plateforme BtoC de détection des maladies dentaires et buccales à partir d’images médicales, couplant analyse d’images (dents, gencives, bouche) et recommandation de produits paramédicaux vendus en e-commerce. La solution structure un parcours complet de prévention, d’orientation et de conseil personnalisé. Environnement technique : Computer Vision, AI, E-commerce Mission de formation et de coaching N8N pour KelosPharma, avec accompagnement à la mise en œuvre d’automatisations de la relation fournisseurs (alertes, relances, suivi des commandes et documents). L’objectif est de fiabiliser les échanges tout en réduisant la charge manuelle des équipes. Environnement technique : N8N Développement d’un bot Telegram de trading automatisé pour Bitcoin, permettant de gérer l’achat et la vente selon des règles prédéfinies et des signaux de marché. La solution connecte l’interface Telegram aux plateformes d’échange via API sécurisées. Environnement technique : Telegram API, Bitcoin Trading API Conception d’un bot réseaux sociaux (Telegram, etc.) jouant le rôle de mini-CRM intelligent pour présenter des produits financiers aux prospects et clients. La solution qualifie les besoins, propose des produits adaptés et alimente automatiquement la base CRM. Environnement technique : Telegram, CRM Full Remote Factory — Stagiaire Data Scientist Novembre 2023 Développement d’une application backend avec LLM et agents SQL, améliorant l’efficacité d’identification des candidats de 65%. Mise en place d’un chatbot interactif et utilisation de LLM avancés, augmentant la précision des données de 40% et optimisant la vitesse d’évaluation. Environnement technique : LLM, SQL, Chatbot UBIAI — Rédacteur de contenu technique NLP Octobre 2023 Rédaction d’articles techniques et développement de notebooks interactifs sur le NLP, augmentant le lectorat de 20% et améliorant la compréhension des concepts de 35% grâce à des exemples pratiques. Environnement technique : NLP Full Remote Factory — Stagiaire Data Scientist Mai 2023 Optimisation de 40% des modules via l’intégration de modèles Transformers pré-entraînés dans Django. Automatisation de la transcription et synthèse des réunions pour fournir des résumés clairs et accessibles. Environnement technique : Transformers, Django OneTech — Stagiaire Juin 2022 Développement d’un portail employé avec formulaires dynamiques utilisant Bootstrap, JavaScript et PHP pour améliorer le partage inter-départements. Environnement technique : Bootstrap, JavaScript, PHP Formations ENSI — École Nationale des Sciences de l’Informatique (Vision par ordinateur) Docteur en informatique — Present SUAS — Hochschule Schmalkalden (Université des sciences appliquées) (Data science) Master en informatique ESPRIT — École Supérieure Privée d’ingénierie et de technologie (Science des données) Ingénieur informatique IPEIB — Institut Préparatoire aux Etudes d’Ingénieurs de Bizerte (Math – Physique) Classe préparatoire Certifications Rust for Large Language Model Operations (LLMOps) Generative AI with Large Language Models Natural Language Processing Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications AWS Fundamentals Projets académiques Projet d’intelligence artificielle : Gestion des risques 2024-01-09 Développement d’un système de recommandation basé sur la norme PMI pour la gestion des risques, augmentant la précision des décisions de 30%, et mise en œuvre de réseaux neuronaux de graphes (GNN) améliorant de 15% la précision du modèle NLP. Plateforme éducative transformative axée sur les données 2023-05-09 Optimisation de la collecte de données via Google Forms et web scraping (+50% d’efficacité), avec prétraitement NLP améliorant la précision de 40% et modèles KeyBERT/Fuzzy Matching boostant les résultats éducatifs de 20%. Classification précise des poses de yoga 2023-03-09 Développement d’un modèle CNN avec TensorFlow/Keras atteignant 96% de précision pour la classification automatique des poses de yoga via OpenCV. Détection des maladies rénales chroniques 2023-01-09 Modèle de prédiction médicale (KNN, SVM, Regression logistique) atteignant 97% de précision pour la détection précoce des maladies rénales, accélérant le diagnostic. Langues Arabe Langue maternelle Anglais Courant Français Courant Allemand B1 Contact : contact@fullremotefactory.com www.fullremotefactory.com
Oumayma Nebti – Ingénieur Mathématique & AI
Oumayma Nebti – Ingénieur mathématique & IA Oumayma Nebti Ingénieur mathématique & IA Entreprise : Full Remote Factory Email : o.nebti@fullremotefactory.com Orientation : IA appliquée, optimisation, delivery end-to-end Résumé Ingénieure en Intelligence Artificielle et Data, Oumayma Nebti est spécialisée dans l’application concrète de l’IA pour l’optimisation des processus métiers. Forte de 3 ans d’expérience terrain, elle a mené des projets complexes en vision par ordinateur, LLM, NLP et Business Intelligence. Actuellement chez Full Remote Factory, elle intervient sur des missions stratégiques dans les secteurs des ressources humaines, de la santé et de l’e-commerce. Son expertise couvre le développement de solutions IA de bout en bout, de l’ingestion de données au déploiement et au monitoring, avec une maîtrise des technologies modernes et des méthodologies d’optimisation intégrant des approches mathématiques avancées. Compétences Python Django Pydantic NLP Computer Vision LLM Embeddings Similarité cosinus RAG OR-Tools BI PostgreSQL Docker PyPDF2 pdfplumber python-docx Expérience professionnelle Full Remote Factory — Projet : IATU (Solution de gestion 360 des indépendants) Juin 2023 IATU.AI est une solution SaaS de gestion 360° des indépendants, des clients et des missions, augmentée par l’IA. La plateforme centralise le pilotage du pool de freelances, le suivi des missions et la relation clients, tout en proposant un copilote IA pour le matching, la rédaction et l’analyse. Structuration et implémentation du pipeline d’import de CV avec parseurs PDF (PyPDF2, pdfplumber, Gemini) et Word (python-docx), incluant détection automatique du format et nettoyage texte. Conception et déploiement de modèles Gemini/OpenAI pour l’extraction structurée (compétences, expériences, formations) avec validation par schémas Pydantic. Développement d’un système de scoring et matching intelligent via embeddings de texte et logique de similarité cosinus. Mise en place d’une API REST avec FastAPI et base PostgreSQL, déploiement Docker et monitoring Prometheus/Grafana. Environnement technique : PyPDF2, pdfplumber, Gemini, python-docx, OpenAI, Pydantic, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Prometheus, Grafana, Flutter, Django, Python, LLM Full Remote Factory — Projet : Génération IA d’un planning de soins IA médicale / optimisation sous contraintes Développement d’une solution d’IA médicale pour générer en temps réel les agendas médecins, patients et soins au sein d’un réseau de cliniques. Le moteur optimise automatiquement les plannings en fonction des protocoles de soins, des contraintes médicales et des capacités opérationnelles. Conception et développement d’un moteur d’optimisation d’agenda maximisant les objectifs (ex : temps d’attente minimal) tout en respectant un ensemble complexe de contraintes. Version 1 (algorithmique) : optimisation par Programmation par Contraintes avec OR-Tools (Google) pour générer des plannings robustes. Version 2 (IA générative) : expérimentation d’une approche basée sur les LLM pour évaluer le potentiel dans la gestion dynamique de contraintes. Modélisation mathématique et algorithmique des protocoles et ressources (médecins, salles, équipements). Mise en place de l’architecture Backend (Django/Python), interface Oracle, exécution des algorithmes. Environnement technique : Django, Python, LLM, OR-Tools, Oracle, Docker, OVH Full Remote Factory — Prototype : Moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier LLM / Web / parcours client Conception d’un prototype réel de moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier, intégré dans un site web pour proposer automatiquement des offres et parcours sur mesure en fonction du profil client, de ses préférences et de son comportement. Développement du moteur de personnalisation IA utilisant des LLM pour analyser le profil client et générer des recommandations sur mesure. Recherche web en temps réel pour enrichir les propositions (événements, disponibilités actualisées). Conception et réalisation d’un site web (Frontend Flutter) intégrant le moteur IA. Intégration d’un chatbot conversationnel pour affiner les préférences et fournir des suggestions instantanées. Architecture Backend Django/Python : gestion profils, orchestration requêtes LLM/services externes, persistance. Environnement technique : Flutter, Django, Python, LLM, Docker Full Remote Factory — Swipe Click (e-commerce mobile connecté Prestashop) Mobile / e-commerce / chatbot IA Expérience de navigation e-commerce pensée pour le pouce sur mobile, connectée à Prestashop. L’application intègre un chatbot IA client pour l’accompagnement (produits, tailles, commandes) directement dans l’interface. Cycle complet de développement mobile Flutter (iOS/Android) : conception UI/UX à mise en production. Navigation gestuelle innovante (mécanique de swipe) pour optimiser l’expérience et la conversion. Connexion à Prestashop via APIs (Produits, Catégories, Panier, Commandes) pour synchronisation en temps réel. Mise en place d’un chatbot conversationnel IA via LangChain et ChatGPT. Architecture Backend support chatbot et performance, intégration PostgreSQL. Environnement technique : Flutter, BLoC, Prestashop, PostgreSQL, LangChain, ChatGPT, Docker Full Remote Factory — Assistance IA pour entraîneurs de football (analyse vidéo) Computer Vision / analytics / recommandations Solution d’assistance IA pour analyser automatiquement les vidéos des matchs et entraînements : détection du ballon, trajectoires, positions, contacts, identification des joueurs et génération d’indicateurs exploitables. Conception et développement du Backend (API REST) sous Django : utilisateurs, ingestion vidéo, orchestration des tâches IA, stockage résultats. Implémentation de l’interface mobile et web via Flutter (expérience fluide multiplateforme). Contribution à l’intégration des modèles de vision par ordinateur basés sur YOLO (détection et suivi ballon/joueurs). Traitement statistique avancé (positions, trajectoires, vitesse) pour générer des indicateurs de performance. Conteneurisation via Docker pour portabilité et scalabilité. Environnement technique : Flutter, Django, Python, YOLO, Docker Freelance — Flutter Developer Décembre 2022 — Application mobile influenceurs Application mobile complète (iOS/Android) : profils, publications (posts/vidéos), abonnements, feed, notifications et recommandations. Conception complète (UI/UX, architecture Flutter, navigation et logique interne). Authentification et gestion utilisateurs via Firebase Authentication. Module publication multimédia (upload images/vidéos, compression, stockage). Système d’abonnements, feed paginé et notifications. Optimisation cache et performance via local storage et gestion d’état avancée. Environnement technique : Flutter, Firebase, Figma, Git Freelance — Flutter Developer Décembre 2022 — Authenticité produit via NFC Écosystème complet de vérification d’authenticité produit via carte NFC : application mobile consommateur (scan NFC), application back-office vendeurs et backend Firebase sécurisé assurant traçabilité et protection contre la contrefaçon. Développement de l’application mobile client avec module NFC sécurisé (scan et vérification). Conception de l’application Back-Office (gestion lots, enregistrement produits, association NFC). Configuration backend Firebase complet (Auth, Firestore, Storage) avec règles de sécurité avancées. Workflow de validation : ID NFC, métadonnées produit, horodatage. Optimisation UX : rapidité du scan, gestion hors-ligne, affichage instantané statuts, documentation et accompagnement. Environnement technique : Flutter, Firebase, NFC Reader, Figma, Git Formations
Issam Ben Hassine – Ingénieur Full Stack & AI
Issam Ben Hassine – Ingénieur Full Stack & AI Issam Ben Hassine Ingénieur Full Stack & AI Entreprise : Full Remote Factory Email : i.benhassine@fullremotefactory.com Orientation : Développement web, IA appliquée, delivery Résumé Issam est un ingénieur en informatique spécialisé dans le développement web, avec deux années d’expérience professionnelle dans la création d’applications web. Il a réalisé plusieurs projets, aussi bien professionnels que personnels, en utilisant des frameworks modernes tels que Flutter et Django. Il maîtrise des outils comme Docker et GitHub, et s’épanouit pleinement dans des environnements de travail collaboratifs. Compétences Flutter Dart Django Python Unity C# React MySQL Git Docker LLM LangChain RAG Milvus WordPress / PHP UI/UX Integration Expérience professionnelle Full Remote Factory — Ingénieur en génie logiciel Mai 2023 Contribution à plusieurs projets digitaux et IA, dont IATU.AI (SaaS 360° augmentée par l’IA), un moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier, un chatbot IA de pré-embauche, ainsi que des projets innovants retail et mobile. Projet : IATU.AI — Solution SaaS 360° augmentée par l’IA Front-end / Back-end / Collaboration Développement d’interfaces utilisateur responsives et interactives, en appliquant les bonnes pratiques. Développement et intégration des API back-end pour assurer une communication fluide et fiable entre composants. Implémentation UI/UX conformément à la charte graphique et aux maquettes fonctionnelles. Collaboration active via GitHub (gestion des versions, revues de code, branches). Stack technologique : Flutter, Django, Python, LLM, LangChain, RAG, PostgreSQL, Milvus, Docker, OVH Projet : Moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier Prototype — Front / Streaming data Développement de l’interface front-end, optimisation des interactions et du parcours utilisateur. Intégration des API back-end avec mise en place d’un flux de données en streaming (communication continue front/back). Implémentation UI/UX en respectant la charte graphique et les maquettes fonctionnelles. Stack technologique : Flutter, Django, Python, LLM, Docker Projet : Chatbot IA de pré-embauche — 360 Formation WordPress / IA — Qualification & scoring Développement du plugin WordPress et implémentation du front-end. Intégration des API back-end et gestion des échanges de données. Implémentation du design et intégration UI/UX. Stack technologique : WordPress / PHP + IA (LangChain Python) Projet : Lliv’IA — Assistante mode IA (retail) Avatar biométrique / essayage virtuel / recommandations Conception de l’architecture de l’application et développement de la partie front-end. Intégration des web services pour la récupération des mesures biométriques et génération d’avatars 3D en temps réel. Consommation des API back-end et gestion des échanges avec le serveur. Implémentation du design et réalisation de l’interface UI/UX. Stack technologique : Unity 3D, C#, Django, LLM, Blender Projet : Tajweed IA — Application mobile Flutter Éducation / IA — Évaluation via micro & feedback Intégration complète du Coran dans l’application (navigation fluide, lisibilité optimale). Développement de l’interface front-end pour l’évaluation du tajwid basée sur l’IA (retour en temps réel). Mise en place d’une interface UI/UX propre, responsive et facile à utiliser. Intégration des services IA avec le front-end mobile. Stack technologique : Flutter, Dart, BLoC, Clean Architecture Projet : Application web de gestion ventes & stocks (serrures intelligentes) — MAScIR (Rabat) Web app — Ventes / stocks / hôtels partenaires Conception et développement complet de l’application web. Optimisation des performances pour une expérience fluide sur Android. Modélisation et gestion de la base de données MySQL. Stack technologique : React, Django, MySQL Projet personnel : Jeu mobile d’arcade 3D (Google Play) Jeu — Gameplay / scoring / publication Conception et développement complet du jeu mobile. Implémentation des mécaniques de gameplay, obstacles et systèmes de scoring. Optimisation des performances pour une expérience fluide sur Android. Déploiement et publication sur Google Play. Stack technologique : Unity 3D, C#, Blender Formations ESPRIT — École supérieure privée d’ingénierie et de technologie Diplôme d’ingénieur en informatique — 2021 Institut Supérieur des Technologies et de Bâtiment Licence en science et technologie — 2017 Langues Français Professionnel Anglais Professionnel Arabe Courant Bénévolat Vice-président de JCI Maamoura (2024 – 2025) Membre de l’équipe design – JCI Maamoura (conception de flyers) (2020 – 2025) Participation à plusieurs programmes d’échanges internationaux Erasmus+ de courte durée à travers l’Europe, incluant des projets avec « Solidarity Tracks » et « AMSED » Contact : contact@fullremotefactory.com www.fullremotefactory.com
Fédi Trabelsi – TechLead Digital & IA
Fédi Trabelsi – Technical Lead Digital & IA Fédi Trabelsi Technical Lead Digital & IA Entreprise : Full Remote Factory Email : f.trabelsi@fullremotefactory.com Orientation : Delivery, scalabilité, fiabilité Résumé Fédi Trabelsi est un Technical Lead Digital & IA chez Full Remote Factory, spécialisé dans la conception, le développement et le déploiement de solutions digitales et d’intelligence artificielle à forte valeur ajoutée. Il maîtrise l’ensemble du cycle de vie des projets technologiques, de l’architecture logicielle au développement Full Stack (Flutter, Django/Python) et à l’intégration d’IA avancée (RAG, LLM, vision par ordinateur). Reconnu pour sa capacité à livrer des solutions fiables et scalables, il excelle également dans la gestion d’équipes techniques et le pilotage de projets stratégiques. Compétences FlutterDartPythonDjango GraphQLPostgreSQLMySQLFirebase SupabaseDocker LLMLangChainRAG Indexation vectorielleVision par ordinateur Expérience professionnelle Full Remote Factory — IATU (solution SaaS de gestion 360 des indépendants) Juin 2023 Plateforme SaaS de gestion 360° (freelances, clients, missions), augmentée par un copilote IA (matching, rédaction, analyse), incluant des modules avancés (authentification, gestion d’équipe) et l’IA pour structurer les données RH. Développement Full Stack : Front Flutter, Backend Django/Python couvrant l’ensemble des modules métiers. Conception du module d’extraction IA : analyse automatique de CV via LangChain/LLM, structuration et insertion PostgreSQL. Mise en place d’une recherche sémantique (chatbot) basée sur une architecture RAG. Stockage et indexation vectorielle via Milvus pour des requêtes de matching performantes. Développement d’APIs et d’une architecture de données robuste (consultation, modification, historisation). Déploiement et maintien de l’infrastructure via Docker et OVH (disponibilité, sécurité). Environnement technique : Flutter, Django, Python, LLM, LangChain, RAG, PostgreSQL, Milvus, Docker, OVH Full Remote Factory — Génération IA d’un planning de soins Solution IA médicale Moteur de planification sous contraintes pour générer en temps réel les agendas médecins/patients/soins au sein d’un réseau de cliniques, en optimisant les plannings selon protocoles, contraintes médicales et capacités opérationnelles. Conception et développement d’un moteur d’optimisation d’agenda (objectif : minimiser temps d’attente, respecter contraintes). Approche 1 : programmation par contraintes avec OR-Tools (plannings robustes et optimaux). Approche 2 : expérimentation LLM pour la gestion dynamique de contraintes (IA générative). Modélisation mathématique/algorithmique des protocoles et ressources (médecins, salles, équipements). Architecture Backend Django/Python, interface base Oracle, exécution des algorithmes. Environnement technique : Django, Python, LLM, OR-Tools, Oracle, Docker, OVH Full Remote Factory — Moteur IA de personnalisation du séjour hôtelier Prototype intégré site web Prototype de moteur IA intégré à un site web pour proposer automatiquement des offres et parcours sur mesure en fonction du profil client, préférences déclarées et comportement de navigation, enrichi via recherche web en temps réel. Développement du moteur de personnalisation IA via LLM (recommandations d’offres/activités). Recherche web temps réel pour enrichir les propositions (événements, disponibilités actualisées). Conception du site web (Frontend Flutter) intégrant le moteur IA. Intégration d’un chatbot conversationnel pour affiner préférences et proposer des suggestions instantanées. Backend Django/Python pour profils, orchestration requêtes LLM/services externes, persistance. Environnement technique : Flutter, Django, Python, LLM, Docker Full Remote Factory — Swipe Click (e-commerce mobile connecté Prestashop) iOS / Android Expérience de navigation e-commerce pensée pour le mobile (swipe), connectée à Prestashop, avec chatbot IA d’assistance (produits, tailles, commandes) intégré au parcours. Cycle complet de développement mobile Flutter : conception UI/UX jusqu’à mise en production. Navigation gestuelle innovante (type swipe) pour optimiser l’expérience et la conversion. Connexion Prestashop via APIs (Produits, Catégories, Panier, Commandes) pour synchro temps réel. Chatbot IA via LangChain/ChatGPT pour assistance client en temps réel. Architecture Backend support chatbot et performance, persistance PostgreSQL. Environnement technique : Flutter, BLoC, Prestashop, PostgreSQL, LangChain, ChatGPT, Docker Full Remote Factory — Assistance IA pour entraîneurs de football (analyse vidéo) Vision par ordinateur + analytics Plateforme d’analyse automatisée des vidéos (matchs/entraînements) : détection ballon, trajectoires, positions, contacts, identification joueurs, indicateurs et recommandations. Backend Django (API REST) : utilisateurs, ingestion vidéo, orchestration tâches IA, stockage résultats. Interface mobile et web en Flutter pour consultation multi-plateforme. Intégration de modèles CV (YOLO) pour détection et suivi du ballon/joueurs. Traitement statistique avancé (positions, trajectoires, vitesse) pour KPIs exploitables. Conteneurisation Docker pour portabilité et scalabilité. Environnement technique : Flutter, Django, Python, YOLO, Docker Freelance — Flutter Developer (application influenceurs) Décembre 2022 Application mobile (iOS/Android) pour profils influenceurs, publication de contenus (posts/vidéos), abonnements, feed social, notifications, recommandations ciblées. Conception UI/UX et architecture Flutter (navigation, logique applicative). Authentification et gestion utilisateurs via Firebase Authentication. Publication multimédia : upload images/vidéos, compression, stockage. Abonnements, feed paginé, notifications ; structuration Firestore optimisée. Optimisation performance (cache, local storage, state management avancé). Environnement technique : Flutter, Firebase, Figma, Git Freelance — Flutter Developer (authenticité produit via NFC) Décembre 2022 Écosystème anti-contrefaçon : application client (scan NFC) + Back-Office vendeurs (stocks, lots, association NFC), backend Firebase sécurisé, traçabilité et workflow de validation. Application mobile client : module NFC sécurisé pour scan et vérification. Back-Office : gestion lots, enregistrement produits, association cartes NFC. Backend Firebase complet (Auth, Firestore, Storage) avec règles de sécurité avancées. Workflow robuste : ID NFC, métadonnées produit, horodatage. Optimisation UX : rapidité scan, hors-ligne, affichage instantané statuts ; documentation et accompagnement. Environnement technique : Flutter, Firebase, NFC Reader, Figma, Git Formations Institut Supérieur d’Informatique (ISI) — Génie Logiciel Ingénierie en Génie Logiciel Institut Supérieur d’Informatique (ISI) — Sciences de l’Informatique Licence en Sciences de l’Informatique Langues Français C2 Anglais B2 Arabe Langue maternelle Contact : contact@fullremotefactory.com www.fullremotefactory.com
Projet confidentiel – IA médicale de détection & suivi
Projet confidentiel – IA médicale de détection & suivi Projet confidentiel – IA de détection précoce & suivi des maladies Client Projet confidentiel Secteur Santé & recherche Type IA médicale Période 2025–2026 01Résumé Projet confidentiel mené dans un secteur médical de pointe, visant à développer une plateforme d’IA pour la détection précoce de maladies à partir d’imagerie médicale et la suggestion de protocoles de soin, ainsi que le suivi fin de l’évolution des pathologies. Les modèles, entraînés sur mesure, combinent détection multi–use cases, scoring des symptômes et IA de recommandation, dans un environnement répondant à des exigences élevées de sécurité et de conformité RGPD. 02Description Le projet se structure autour de deux axes principaux. Le premier consiste à développer des modèles de vision médicale capables d’identifier précocement différents types de lésions à partir d’images issues de plusieurs modalités d’imagerie, pour alimenter une aide au diagnostic robuste. Le second axe porte sur la suggestion de protocoles de soin et le suivi longitudinal des patients : à partir des données cliniques et d’imagerie successives, l’IA génère des scores d’évolution de la maladie, aide à qualifier la réponse aux traitements et propose des ajustements possibles aux équipes médicales. L’ensemble est conçu en étroite collaboration avec une équipe de scientifiques français et s’appuie sur une infrastructure sécurisée, cloisonnée et auditée, adaptée aux contraintes réglementaires du domaine. 03Enjeux Améliorer la détection précoce de pathologies complexes, où quelques semaines gagnées peuvent transformer le pronostic patient. Aider les équipes médicales à choisir et ajuster les protocoles de soin sur la base d’analyses quantitatives et reproductibles, plutôt que de seules observations visuelles. Suivre finement l’évolution des maladies grâce à des scores standardisés, permettant de comparer les trajectoires de patients dans le temps. Garantir un niveau de sécurité, de confidentialité et de conformité RGPD compatible avec des données de santé particulièrement sensibles. Construire un socle scientifique solide, co-conçu avec les chercheurs, pouvant à terme alimenter des études cliniques et des dispositifs médicaux. 04Notre solution Développement de modèles de détection multi–use cases en imagerie médicale, entraînés sur des jeux de données spécialisés en collaboration avec les équipes scientifiques. Conception de plusieurs scores de symptômes et d’évolutivité de la maladie, calculés automatiquement à partir des images et des données cliniques pour structurer le suivi. Mise en place d’une IA de suggestion de protocoles de soin, qui propose des options thérapeutiques et des ajustements en s’appuyant sur les référentiels validés et les trajectoires observées. Entraînement des modèles sur mesure, avec des pipelines d’apprentissage, de validation et de monitoring adaptés aux contraintes du domaine (biais, robustesse, explicabilité). Implémentation d’une architecture sécurisée, compartimentée et traçable, intégrant des mécanismes de chiffrement, de gestion fine des droits et de conformité RGPD. 05Résultats & impact Premiers prototypes de modèles de détection et de scoring opérationnels, utilisés en environnement de recherche avec les équipes médicales partenaires. Capacité à suivre l’évolution des patients de manière plus quantitative, avec des indicateurs homogènes d’une cohorte à l’autre. Constitution d’un socle méthodologique et technique réutilisable pour d’autres pathologies et d’autres études cliniques. Renforcement du partenariat entre les équipes scientifiques et techniques autour d’une plateforme commune, prête à être poussée vers l’industrialisation réglementaire. 06Technologies clés Vision médicale IA sur mesure Scoring clinique IA protocole Sécurité RGPD santé
IA & automatisation autour d’un ERP – Industrie / ENR
Entreprise ENR France – IA & automatisation autour de l’ERP Entreprise ENR France – IA & automatisation autour de l’ERP Client Entreprise ENR France Secteur Industrie / ENR Type IA & Automation ERP Période 2025–2026 01Résumé Suite au déploiement d’un nouvel ERP dédié à la gestion des installations et des interventions de maintenance sur des équipements ENR, le projet consiste à automatiser l’ensemble des interactions autour de cet ERP (clients, fournisseurs, prestataires, équipes internes). L’IA est mobilisée pour optimiser certaines fonctions clés, générer des reportings d’analyse et mettre en place des capacités de prédiction (maintenance, charge d’activité, performance opérationnelle). 02Description L’entreprise, acteur français des énergies renouvelables, vient d’adopter un ERP couvrant le cycle de vie de ses installations (contrats, interventions, facturation). Notre mission consiste à concevoir la couche d’automatisation et d’IA qui entoure ce socle : synchronisation des flux avec les clients et sous-traitants, automatisation des demandes d’intervention, notifications intelligentes, et reporting avancé. Des connecteurs et workflows orchestrent les échanges entre l’ERP et les différents acteurs (portails, e-mails, outils métier), tandis que des modèles d’IA analysent l’historique des interventions pour identifier des patterns, anticiper des risques de panne et proposer des plans d’actions. La stack technique détaillée est confidentielle, mais l’architecture est pensée pour rester modulaire et extensible à l’échelle de plusieurs milliers d’installations. 03Enjeux Valoriser l’investissement ERP en automatisant les flux autour du système plutôt que d’ajouter des tâches manuelles pour les équipes terrain et back-office. Fluidifier la relation avec l’écosystème (clients, fournisseurs, prestataires) en standardisant les échanges d’information et les demandes d’intervention. Mieux piloter la performance des installations ENR via des indicateurs consolidés, des analyses de causes racines et des vues prévisionnelles. Passer d’une maintenance essentiellement réactive à une approche plus prédictive, basée sur les historiques d’incidents et les données opérationnelles. 04Notre solution Cartographie détaillée des processus autour de l’ERP (demande client, planification, intervention, clôture, facturation) et identification des leviers d’automatisation. Mise en place de workflows automatisés pour la gestion des tickets, des ordres de travail et des échanges fournisseurs / prestataires, avec notifications proactives. Construction d’un socle de données analytiques alimenté par l’ERP pour produire des tableaux de bord opérationnels (taux de disponibilité, MTTR, MTBF, respect des SLA). Développement de premiers modèles IA de prédiction (risque de panne, charge d’activité, dérives de performance) et de recommandations d’actions. Gouvernance et cadrage des évolutions futures afin de faire évoluer progressivement la solution vers une plateforme ENR “data-driven”. 05Résultats & impact Réduction attendue des tâches manuelles de coordination grâce à l’automatisation des échanges autour de l’ERP. Visibilité accrue sur la performance du parc d’installations ENR et sur la charge des équipes de maintenance. Mise en place d’un socle IA permettant l’anticipation des incidents critiques et l’optimisation des plans de maintenance. Capacité à faire évoluer l’architecture vers une plateforme de pilotage temps réel de l’activité, intégrant progressivement de nouveaux cas d’usage IA. 06Technologies clés ERP ENR Automation API Reporting IA prédictive Maintenance
Mise à disposition de ressources : comment le cadre légal actuel favorise la fraude
Synthèse Exécutive Le marché des services numériques (IT, ingénierie, support) fait face à une crise de conformité systémique. Un « marché gris » croissant d’acteurs non-structurés – incluant de faux freelances en France et en Europe, ainsi que des profils non déclarés dans d’autres juridictions – concurrence de manière déloyale l’ensemble des entreprises éthiques. Le cadre légal français, conçu pour endiguer ce phénomène, produit un effet paradoxal. En se concentrant sur les structures visibles, il pénalise l’ensemble des acteurs conformes (français ou étrangers) qui investissent dans l’emploi et la conformité sociale. Pire, cette situation crée une double discrimination pour les partenaires nearshore éthiques, tels que Full Remote Factory à Tunis. Non seulement nous subissons la même concurrence déloyale, mais nous sommes en plus massivement freinés par un amalgame qui nous associe à ce « marché gris », nous infligeant une « présomption de non-conformité » basée sur notre géographie. En clair nous sommes interdis sur tous les jobboard 1. Le Cadre Légal : Une Intention Protectrice, une Application Dévoyée Pour comprendre le paradoxe, il faut d’abord comprendre la loi. Le droit du travail français est, à juste titre, conçu pour protéger le salarié. Il interdit formellement deux pratiques : Le Prêt de Main-d’œuvre Illicite (Art. L.8241-1) : Interdit de fournir un salarié à une entreprise cliente si cela cause un préjudice au salarié ou élude l’application de la loi. Le prêt de main-d’œuvre n’est autorisé que dans un cadre très strict (ex: travail temporaire, portage salarial), avec un but non-lucratif (ou lucratif très encadré). Le Marchandage (Art. L.8231-1) : Interdit toute opération à but lucratif de fourniture de main-d’œuvre qui a pour effet de causer un préjudice au salarié (salaire, conditions de travail, etc.) ou d’éluder les obligations légales. L’objectif est légitime : Éviter que des entreprises ne « fassent du profit » sur le dos des travailleurs en agissant comme de simples intermédiaires sans valeur ajoutée, sans les protéger ni payer les charges afférentes. L’application paradoxale : Les organismes de contrôle (URSSAF, Inspection du Travail) concentrent, logiquement, leurs efforts sur les structures visibles et déclarées. Une ESN française ou un partenaire étranger structuré est une cible d’audit facile. En revanche, un individu opérant sans statut est, par définition, invisible aux radars. 2. L’Ennemi Commun : Un « Marché Gris » Universel et Polymorphe Le véritable problème du marché n’est pas le sourcing structuré, c’est la fraude non-structurée. Cette concurrence déloyale est universelle et prend plusieurs formes : En France (Fraude « Interne ») : Faux Freelances : Des individus utilisant un statut de micro-entrepreneur pour masquer une relation de salariat déguisé, sans payer les charges d’un CDI. Travail Dissimulé : Des prestations « au noir » pures et simples. À l’International (Fraude « Externe ») : Acteurs de Plateforme Non-Déclarés : Une masse croissante de profils (issus de toutes zones : Maghreb, Europe de l’Est, Océan Indien…) sans aucune existence légale. Leurs Méthodes : Rémunération directe (PayPal, Wise, crypto), absence totale de facture conforme (sans TVA, sans identifiant légal), aucune couverture sociale ni dans le pays d’origine, ni en France. Conséquences : Dumping tarifaire massif (ils n’ont ni charges sociales, ni impôts, ni coûts de structure), précarisation des travailleurs, et perte sèche de recettes fiscales pour tous les États. 3. Impact n°1 (La Pénalité Partagée) : Les Acteurs Éthiques dans le même Sac Face à ce « marché gris », tous les acteurs éthiques sont pénalisés, qu’ils soient à Paris ou à Tunis. L’ESN Française Éthique : Elle emploie ses salariés en CDI de droit français, paie l’intégralité des charges URSSAF (souvent +40% du salaire brut), investit dans la formation, les locaux, et le management. L’Acteur Nearshore Éthique (ex: Full Remote Factory à Tunis) : Il emploie ses salariés en CDI de droit tunisien, paie l’intégralité des charges sociales locales (CNSS), investit dans la formation, un environnement de travail sécurisé, et le management de la qualité. Ces deux acteurs ont des coûts de structure et de conformité que le « marché gris » ignore totalement. La loi française, en se focalisant sur le risque de marchandage, met une pression administrative et juridique sur ces deux acteurs, les forçant à justifier en permanence la nature de leur prestation (via des régies forfaitisées, des comités de pilotage, etc.). Pendant ce temps, le fraudeur non-déclaré, n’ayant aucune existence légale, n’est jamais inquiété par ces articles de loi. 4. Impact n°2 (La Double Discrimination) : L’Amalgame Géographique C’est ici que le bât blesse spécifiquement pour nous, à Tunis. En plus de la pénalité partagée (la concurrence déloyale du « marché gris »), nous subissons une discrimination systémique que l’ESN française ne subit pas. Le marché français, par crainte du risque juridique, opère un amalgame dévastateur : Il ne fait pas la différence entre « l’acteur du marché gris basé à l’étranger » (le fraudeur sans statut payé sur PayPal) et « l’entreprise de service éthique basée à l’étranger » (Full Remote Factory, société légale payant ses charges à Tunis). Pour un donneur d’ordre français ou une plateforme de mise en relation, notre localisation à Tunis nous fait basculer, par défaut, dans la case « risque ». Notre accès au marché est massivement freiné, non pas par une analyse de notre structure (qui est éthique), mais par une présomption de non-conformité basée sur notre géographie. Nous sommes donc doublement pénalisés : Économiquement : Par la concurrence déloyale du « marché gris » (comme nos confrères français). Stratégiquement : Par le blocage de notre accès au marché, dû à un amalgame qui nous confond avec ce même « marché gris ». 5. Analyse Comparative : La Distorsion du Marché en Pratique Le tableau suivant modélise cette absurdité. Le système ne récompense ni la conformité ni la compétitivité, il récompense l’opacité et le statu quo historique. Modèle Opérationnel Gouvernance & Conformité Structure de Coûts Accès au Marché Français Perception du Risque (Client) ESN Française Éthique Élevée (France) Élevé Fluide Faible (Installé) « Marché Gris » Universel (Faux freelance FR, non-déclaré…) Nulle Nul Élevé (via plateformes) Élevé (mais masqué) Partenaire Nearshore Éthique (FRF Tunis) Élevée (Pays d’origine) Compétitif MASSIVEMENT FREINÉ Élevé (par amalgame) 6. Recommandation : De la Logique de Géographie à la Logique
Bot réseaux sociaux – CRM intelligent pour présenter des produits financiers
Startup UE – Bot réseaux sociaux / mini-CRM financier Startup UE – Bot réseaux sociaux / mini-CRM financier Client Startup UE Secteur Finance / B2C Type Bot social & CRM Période 2025 01Résumé Conception d’un bot réseaux sociaux jouant le rôle de mini-CRM intelligent pour présenter des produits financiers aux prospects et clients. La solution qualifie les besoins, propose des produits adaptés et alimente automatiquement la base CRM, en s’intégrant directement dans les canaux de messagerie utilisés au quotidien par les utilisateurs. 02Description Le projet vise à équiper une startup européenne de la finance d’un bot conversationnel déployé sur les principaux réseaux sociaux et messageries. Le bot engage la discussion avec les prospects, pose quelques questions ciblées pour comprendre leur situation (projets, appétence au risque, horizon de placement) puis oriente vers une sélection de produits financiers pertinents. À chaque interaction, les informations utiles sont structurées et envoyées automatiquement dans le CRM de la startup, avec création ou mise à jour de la fiche client et enregistrement du centre d’intérêt. L’architecture, dont la stack détaillée est confidentielle, s’appuie sur une couche d’IA pour interpréter les messages libres et personnaliser les réponses. 03Enjeux Aller chercher les prospects là où ils se trouvent déjà (réseaux sociaux, messageries), sans les contraindre à remplir des formulaires ou à se connecter à un portail dédié. Qualifier rapidement les besoins financiers pour proposer une première orientation produit, sans mobiliser immédiatement un conseiller humain. Alimenter le CRM en continu avec des données propres et structurées, issues des conversations digitales. Poser les bases d’un dispositif de nurturing automatisé, capable de relancer les prospects selon leurs centres d’intérêt et leur maturité. 04Notre solution Conception d’un bot multicanal déployé sur plusieurs réseaux sociaux et apps de messagerie, avec une logique de parcours simple et rassurante pour l’utilisateur. Mise en place de scénarios de qualification : questions guidées, interprétation des réponses libres, détection des besoins clés (épargne, investissement, protection, etc.). Moteur de recommandation de produits financiers basé sur des règles métier et une interprétation sémantique des besoins exprimés. Intégration avec le CRM via API / webhooks pour créer ou enrichir les fiches contacts, tracer les échanges et alimenter les segments marketing. Tableau de bord permettant de suivre l’activité du bot (volume de leads, taux de qualification, produits les plus demandés) et d’ajuster les scripts si nécessaire. 05Résultats & impact Génération continue de leads qualifiés directement depuis les réseaux sociaux, avec un effort humain réduit sur la phase de préqualification. Amélioration de la qualité et de la complétude des données CRM, grâce à la structuration automatique des informations issues des conversations. Expérience utilisateur simplifiée, avec un premier niveau de conseil accessible 24/7 dans les canaux digitaux habituels des clients. Socle réutilisable pour lancer d’autres bots thématiques (épargne, crédit, assurance) ou étendre la couverture géographique de la startup. 06Technologies clés Bot social Mini-CRM API CRM Webhooks NLP Automation
