Bonjour, je suis
Issa KANE
Je conçois des systèmes ML et des applications d'IA.
Ingénieur IA & ML | EFREI Paris
Mon histoire
Après mon bac scientifique à l'Institut Saint Louis Marie Grignion à Dakar, j'ai intégré l'EFREI Paris directement après le bac. J'y ai d'abord suivi deux années de prépa intégrée, avant de passer en cycle ingénieur et de construire mon profil d'ingénieur.
Arrivée à l'EFREI après le bac
Prépa intégrée | EFREI Paris
J'ai posé mes bases d'ingénieur pendant deux ans : mathématiques, informatique, algorithmique et méthode de travail. En parallèle, mon stage chez Aérial Group m'a donné une première expérience de terrain en entreprise.
Fin de prépa, puis alternance chez SFR
À la fin de mes deux années de prépa intégrée, j'ai commencé mon alternance chez SFR comme ingénieur SI. Cette expérience s'est poursuivie pendant mon passage en cycle ingénieur : application de suivi de performance, données connectées avec Kafka et Elasticsearch, puis détection d'anomalies avec du machine learning.
Ingénieur 3 | EFREI Paris
J'entre en Ingénieur 3 à l'EFREI, ma dernière année du cursus, après avoir validé mes années d'Ingénieur 1 et 2. Je me spécialise en Machine Learning & Big Data et je recherche une alternance pour mener à bien cette dernière année.
Expérience
Ingénieur SI
AlternanceSFR Paris
Août 2024 → Août 2026
2 ans
Impact
Un outil interne qui aide les équipes SI à suivre la performance, repérer les anomalies plus vite et prioriser les actions.
- →Conçu et développé de bout en bout une application web Python/Flask centralisant le suivi de la performance du SI
- →Construit de zéro un pipeline temps réel Kafka → Elasticsearch rendant la télémétrie SI exploitable par les équipes
- →Mis en place indicateurs et alertes Prometheus pour passer d'une supervision réactive à une supervision proactive
- →Intégré des modèles ML de détection d'anomalies pour repérer les dérives de performance en temps réel
- →Mené le projet en autonomie sur 2 ans et présenté les résultats à la direction SFR
Prospecteur commercial
StageAérial Group
Première expérience professionnelle : relation client, organisation et communication.
Janvier 2022 → Février 2022
2 mois
Compétences
Ce qui compte pour le poste visé
Machine Learning & IA
Cœur de métierIA générative & Agents
Langages
Data Engineering
DevOps & Outils
Projets
Ce que j'ai construit
À la uneloopEng
Meta-agent terminal local — Open Source
Meta-agent local qui observe les workflows repetes dans Claude Code et Codex, les transforme en propositions d'automatisation, puis en loops et outils MCP appelables apres approbation utilisateur.
↳ watcher launchd · redaction de secrets · analyse de workflows repetes · bundles loop.md/tool.json · serveur MCP · approche local-first sans cloud applicatif
À la uneStudeo
Plateforme de révision IA — Open Source
Plateforme full-stack de révision où les étudiants uploadent leurs cours (PDF, DOCX, TXT) pour générer fiches, quiz, exercices et examens blancs — exclusivement à partir de leurs documents, sans triche possible. Architecture provider-agnostic avec Ollama/vLLM/LLama.cpp pour le self-hosting et LangChain/LangGraph pour les workflows agentiques.
↳ Multi-LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, DeepSeek) · self-hosting (Ollama, vLLM) · LangChain/LangGraph · prompts système · parsing PDF/DOCX · BM25 · AES-256-GCM · files d'attente · pipeline IA product-ready
SAD Tumeurs Cérébrales
IA médicale & Machine Learning
Système d'Aide à la Décision pour le diagnostic de tumeurs cérébrales par IRM. Prédit le type de tumeur avec un score de confiance calibré et génère des rapports patients.
↳ CNN + calibration Temperature Scaling · 4 classes · 20 rapports patients générés
App SI SFR
Monitoring & ML | Production réelle
Projet professionnel confidentiel : tableau de bord de performance SI avec pipeline data, monitoring et détection d'anomalies. Présenté à la direction SFR.
↳ Données SI → indicateurs → alertes → détection d'anomalies, en environnement production non publié sur GitHub
Projet professionnel confidentiel — non publié
MetaVideoSync
App mobile React Native — Ray-Ban Meta
Application mobile React Native/Expo qui scanne la médiathèque pour détecter et synchroniser automatiquement les vidéos filmées avec les lunettes Ray-Ban Meta. Pipeline de classification en deux passes (métadonnées locales + résolution iCloud) avec module natif Swift/Kotlin.
↳ React Native · Expo · iOS/Android · module natif Swift/Kotlin · classification vidéo · pipeline 2 passes · bridge natif custom · monorepo pnpm
PharmaDistrib
Base de données répartie - PostgreSQL
Projet de base de données répartie pour une pharmacie privée entre Casablanca et Rabat, avec fragmentation horizontale, vues globales et interface web de démonstration.
↳ Schéma global, postgres_fdw, requêtes SQL réparties et application Node/Express
Recommandations en C
Projet IA autodidacte
Analyse de l'humeur utilisateur pour suggérer films et livres. Implémentation bas niveau, sans framework.
↳ Gestion mémoire manuelle et algos custom
Ce qui me motive
Discipline | 26 mois de fitness
26 mois de training constant. Je code comme je m'entraîne: méthode, patience et progression continue.
Esprit d'équipe | Football depuis 7 ans
Au foot, la victoire est collective. Pareil en code: j'écoute, je communique et je build pour l'équipe.
Curiosité & Autonomie
J'apprends vite et en autonomie quand il faut: C pur, LangChain, GLSL. Et je partage ce que j'apprends.
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