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amar kaci .

Developer and computer scientist

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about me

Je m'appelle Amar Kaci, j'ai 25 ans et je suis passionné par le monde de l'informatique.

Ayant 2 années d'expérience professionnelle, j'ai eu l'opportunité de développer mes compétences en IA (méthode RAG) en tant que développeur chez Amaya AG, et d'avoir de l'expertise en analyse de données grâce à une alternance en tant que Data Analyst chez SNCF Réseau. J'ai aussi des compétences en plusieurs langages de programmation. 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.

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amar.kaci07 at gmail.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

2025 - 2028

Ingénieur en Informatique Majeur Cybersécurité / Alternance

EPITA

Val-de-Marne, France

skills

Python

90%

Java

70%

JavaScript

75%

C

65%

html 5 / css 3

80%

Data Analysis

90%

communication

95%

creativity

90%

experience

  • 2024 - 2025

    Data Analyst

    SNCF Réseau

    Paris, France

    • Collecte et extraction des données : Rassembler les données issues de sources variées (bases de données, fichiers, API, systèmes internes/externes).
    • Nettoyage et préparation des données : Traiter, corriger, formater et valider les données pour garantir leur qualité et fiabilité.
    • Modélisation et reporting : Construire des modèles prédictifs ou explicatifs, élaborer des rapports clairs et des tableaux de bord interactifs (Power BI, Excel, etc.) pour la visualisation et le suivi des indicateurs clés (KPI).
    • Automatisation des processus : Mettre en place des scripts et des outils (Power Apps, automatisations BI) pour optimiser et industrialiser les traitements récurrents.
    • Communication et vulgarisation : Présenter les résultats de façon pédagogique et accessible, accompagner les équipes métiers dans l’interprétation des analyses et la prise de décision basée sur la data.

    Expériences acquises : Power BI, analyse et modélisation de données, communication des résultats, automatisation et gestion des différents outils annexes.

  • 2023 - 2024

    Développeur 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.

SAE en BUT3

  • SAE1: Modèles de prédiction d'âge et de genre


    Création de 4 modèles:
    • Prédiction de l'âge.
    • Prédiction de genre.
    • Prédiction de l'âge et de genre.
    • Prédiction de l'âge et de genre par Transfer Learning.
    Les étapes pour la création de chacun des modèles:
    • Visualisation de la répartition des sexes.
    • Traitement des images de la dataset (Redimensionnement, normalisation etc).
    • Implémentation et callbacks.
    • Visualisation et interprétation des résultats.
    • Hébergement des modèles sur huggingface.
    Les compétences acquises:
    • Deep Learning et CNN.
    • Transfer Learning.
    • Prétraitement d'images.
    • Maîtrise des différents frameworks comme Tensorflow et Keras.




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    SAE2: Chatbot en domaine financier

    • Développement d'applications web : Mise en place d'une application fonctionnelle avec une interface utilisateur et un backend.
    • Interface Utilisateur (Frontend) : Création d'une interface utilisateur pour un chatbot avec Streamlit, incluant des pages pour l'accueil, la connexion, l'inscription et le dialogue.
    • Développement Backend : Utilisation de Flask pour gérer les requêtes des utilisateurs, telles que l'authentification et les messages.
    • Gestion de base de données : Conception et gestion d'une base de données relationnelle avec SQLAlchemy pour stocker les informations des utilisateurs, les conversations et les messages.
    Intelligence Artificielle et NLP :
    • Mise en œuvre d'une architecture RAG
    • Utilisation d'un LLM (Mistral-7B) pour la génération de réponses.
    • Vectorisation de documents texte (embedding) avec le modèle french-me5-small via HuggingFace Embeddings.
    • Traitement de documents PDF, notamment l'extraction et le découpage de texte en segments (chunks) avec LangChain.
    Bases de données vectorielles :
    • Utilisation du système de stockage et de recherche vectorielle FAISS.
    Hébergement du Chatbot sur un site.





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