Hicham Berrada

À propos

Ingénieur logiciel avec près de 8 ans d'expérience, spécialisé en computer vision et deep learning. J'ai conçu, entraîné et validé des modèles sur des images réelles et difficiles : imagerie multispectrale drone chez Airinov/Parrot (segmentation, comptage de plantes, floraison et détection de maladies), flux vidéo et détection de logos/OCR à l'Argus, puis segmentation sémantique d'orthophotos IGN avec U-Net/SegFormer et démonstrateur Streamlit. Je développe aujourd'hui mes compétences en génération et édition d'images (GANs, transfert de style, inpainting) avec PyTorch/TensorFlow et l'écosystème Hugging Face. Mon parcours backend Go/C++ en production, complété par Docker, Kubernetes et CI/CD, me permet de relier expérimentation ML, optimisation et intégration robuste. Je recherche des missions Computer Vision / GenAI Images à fort impact produit, idéalement en remote, de la préparation des données et du fine-tuning jusqu'à l'inférence et l'évaluation qualité.

Expérience

• BNP Paribas Securities Services
  Software Engineer Backend · 2023-2025

  Conception et développement de microservices Go robustes et scalables, APIs REST sécurisées OAuth2/OIDC, tests automatisés, observabilité et CI/CD. Environnement : Go, Docker, Kubernetes, Kafka, SQL.

• MASA Group
  Ingénieur R&D / Software Engineer · 2019-2023

  Développement Go/C++ pour une suite de simulation tactique, connecteur inter-systèmes pour la DGA et tests d'intégration. Expérimentation de stratégies de reinforcement learning en C++/Python avec TensorFlow/RLlib sur données simulées.

• Airinov (Parrot)
  Ingénieur R&D traitement d'images · 2018-2019

  Conception, entraînement et validation de modèles CNN et de segmentation sur images multispectrales géoréférencées acquises par drones : comptage de plantes, analyse de floraison, détection de maladies. Préparation des datasets, gestion du déséquilibre de classes, métriques et optimisation des hyperparamètres. Stack : Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, GDAL, Rasterio, PostGIS.

• Ansaldo STS (Hitachi)
  Software Engineer · 2018

  Développement et fiabilisation d'applications de simulation ferroviaire en C++/Python, intégration et tests sur site.

• L'Argus de la Presse
  Ingénieur traitement d'images/vidéos · 2017-2018

  Traitement de flux TV : détection de logos de chaîne et de marques, amélioration d'images pour l'OCR, modèles deep learning pour la détection. Stack : Python, C++, OpenCV, Caffe, TensorFlow/Keras.

Projets IA

• Segmentation sémantique d'orthophotos IGN

  Description : pipeline PyTorch de détection de constructions non déclarées sur imagerie aérienne, avec U-Net/SegFormer, préparation des données et démonstrateur Streamlit.

  Impact : évaluation IoU, precision/recall et chaîne end-to-end démontrable.

• Prototype Computer Vision pour illustrations

  Description : outil Python/OpenCV de transformation d'illustrations noir et blanc en pages de coloriage : détection de zones, subdivision géométrique, marqueurs et export SVG/PNG.

  Impact : 5 variantes de découpe, contrôle automatique de fidélité et prototype ayant déclenché un cadrage client pour un outil autonome.

• GenAI Images - génération et édition

  Description : expérimentations de GANs, transfert de style et inpainting dans le cursus Deep Learning & Computer Vision, avec PyTorch/TensorFlow.

  Impact : pratique ciblée de la génération d'images, en complément d'une expérience professionnelle forte en segmentation et traitement d'images.