Tanguy Pauwels · ML Engineer freelance
Du modèle
au produit.
Je conçois des systèmes ML pour extraire des données de documents, segmenter des images et intégrer les modèles dans une application.
Computer Vision / Document AI / ML Engineering
01 / Projets sélectionnés
Extraction, vision, intégration produit.
Des systèmes construits avec des données imparfaites, une RAM limitée et des besoins de vérification. Les résultats mesurés et les limites sont détaillés dans les projets.
Insureflow
J’ai conçu le pipeline d’extraction de tableaux de garanties et l’interface de vérification sur le PDF. La refonte Rust / Python réduit la RAM d’environ 70 %.
Segmentation automobile
J’ai adapté BiRefNet aux images client et construit le pipeline de l’annotation à l’inférence. Défauts observés visuellement : environ 50 % avant, moins de 25 % après.
02 / Domaines d’intervention
De la donnée à l’inférence.
Document AI
Extraire les tableaux et les garanties de PDF hétérogènes, normaliser les termes métier et vérifier les valeurs sur le document source.
Computer Vision
Annoter les images client, adapter les modèles de segmentation et comparer les défauts avant et après fine-tuning.
ML Engineering
Préparer les datasets, orchestrer les modèles et intégrer l’inférence dans une application en maîtrisant la consommation mémoire.
03 / Pédagogie ML
J’explique aussi le Machine Learning.
Je crée des animations sur le Machine Learning, le Deep Learning et leurs mathématiques pour Instagram et YouTube. Pauwels_ml rassemble plus de 5 000 abonnés sur Instagram. Des articles techniques interactifs sont en préparation.
De mécanicien automobile à ML Engineer, j’ai gardé le réflexe du diagnostic : observer les erreurs, tester une hypothèse, mesurer et itérer.
Mon parcoursDisponible pour missions freelance
Un prototype ML à fiabiliser ?
Décrivez les erreurs observées, les données disponibles et vos contraintes de déploiement. Nous définirons les prochaines étapes et les résultats à mesurer.